如何加载基于ClovaAI仓库训练的CRNN[10]模型进行预测？

你的问题核心在于：你用的CRNN模型是该仓库自定义实现的，并非PyTorch官方torchvision内置的模型，所以调用torchvision.models.crnn()必然无效。正确的加载方式如下：

步骤1：获取仓库中的模型定义 #

该仓库的所有模型（包括CRNN）都定义在model.py文件中，你需要确保这个文件能被你的预测脚本访问到：

• 要么将预测脚本放在该仓库目录下
• 要么把model.py复制到你的项目目录中

步骤2：匹配训练时的模型参数 #

初始化模型时，必须使用和你训练时完全一致的参数（比如模型结构、输入通道数、字符类别数等）。这些参数可以从你训练时的命令行参数、训练日志或配置文件中提取。

步骤3：加载模型的代码示例 #

import torch
from model import Model  # 从仓库的model.py导入自定义模型类

# 构建与训练时一致的参数对象，示例参数请替换为你实际训练时的配置
train_args = type('Args', (), {
    'arch': 'CRNN',               # 模型架构，对应训练时的--arch参数
    'input_channel': 1,           # 输入图像通道数，比如灰度图是1，彩色图是3
    'output_channel': 512,        # CNN输出通道数
    'hidden_size': 256,           # RNN隐藏层大小
    'num_class': 36               # 你的字符集类别总数，比如数字+大小写字母是62，按需修改
})()

# 初始化模型
model = Model(train_args)

# 加载训练好的权重文件
model.load_state_dict(torch.load('你的模型权重路径.pth'))

# 切换到评估模式
model.eval()

关键注意事项 #

• 如果训练时使用了自定义字典，num_class必须和字典的字符总数一致（包含空白符等特殊字符）
• 若训练时修改过模型结构（比如调整了CNN层数、RNN层数），需要确保初始化参数完全匹配，否则会出现权重维度不匹配的错误
• 可以直接查看仓库的train.py文件，里面有完整的参数解析逻辑，能帮你回忆训练时的配置

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15032198