基于Vision Transformer的Latex公式识别系统的设计与实现-51CTO.COM

近年来深度学习，在图像与自然语言处理领域取得显著成效.而这其中像ResNet、Transformer等网络发挥着巨大作用。本系列以https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR为例，阐述下如何基于人工智能技术实现latex公式识别服务。本系列主要分为3篇，分别从系统构建（环境+训练）、系统原理（代码层面）、系统的增强三个部分展开论述。

环境构建

查看cuda版本

下面看到，cuda版本最高支持到12.1，我们下面选用的cu116。

gpu版本查看

创建conda环境

conda env create -f 下述文件。

name: latex3.9
channels:
		- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
		- conda-forge
dependencies:
      - python=3.9
      - pip
      - pip:
            - tqdm>=4.47.0
            - munch>=2.5.0
            - torch==1.13.1+cu116
            - opencv_python_headless>=4.1.1.26
            - requests>=2.22.0
            - einops>=0.3.0
            - x_transformers==0.15.0
            - transformers>=4.18.0
            - tokenizers>=0.13.0
            - numpy>=1.19.5
            - Pillow>=9.1.0
            - PyYAML>=5.4.1
            - pandas>=1.0.0
            - timm==0.5.4
            - albumentations>=0.5.2
            - pyreadline3>=3.4.1
            - python-Levenshtein>=0.12.2
            - torchtext>=0.6.0
            - imagesize>=1.2.0
            - wandb>=0.15.5
            - --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

检查pytorch与gpu是否兼容

import torch

if torch.cuda.is_available():
		cuda_version = torch.version.cuda
		print(f"PyTorch CUDA版本为: {cuda_version}")

		# 检查CUDA版本是否与PyTorch兼容
		if torch.backends.cudnn.version() is None:
				print("PyTorch不支持当前CUDA版本")
		else:
				print("PyTorch支持当前CUDA版本")
else:
		print("PyTorch不支持GPU加速")

数据准备

准备数据(包括训练集+验证集+测试集)

现在训练测试数据集，然后放的位置很讲究！

数据存放位置

activate latex3.9 (这个在windows上执行，linux上 conda activate latex3.9)
python -m pix2tex.dataset.dataset --equations data/math.txt --images data/train --out data/train.pkl
python -m pix2tex.dataset.dataset --equations data/math.txt --images data/val--out data/val.pkl
python -m pix2tex.dataset.dataset --equations data/math.txt --images data/test--out data/test.pkl

训练调试

Pycharm上debug训练代码

注：参数--config D:\LanJing\LaTeX-OCR-main\pix2tex\model\settings\debug.yaml --debug。

pycharm配置

debug.yaml配置修改

一轮epoch结束

加速训练

为了加速训练过程，可以使用提供的权重，并更新配置文件使用权重。该步骤也叫做fine tune。

下载 https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR/releases/download/v0.0.1/weights.pth

访问权重路径

训练测试数据

https://drive.google.com/drive/folders/13CA4vAmOmD_I_dSbvLp-Lf0s6KiaNfuO。

数据集解释

接下来在第二篇中我会重点介绍下，代码的实现，如何构建这样一个训练网络，以及它的关键代码，尤其是数据shape是如何变化的。