案例介绍
本案例使用CRNN模型进行中文字符识别，案例中使用的数据集是来自清华大学开放中文词库的诗词数据集。
CRNN模型帮助我们将图片中的字符转换为文本格式。该模型通过将CNN和LSTM模型结合起来，构建一个单行字符识别网络。我们可以在CRNN论文中查看模型结构的更多细节。我们可以在github的ucloud/uai-sdk/example/tensorflow/train/crnn和ucloud/uai-sdk/example/tensorflow/inference/crnn上查看相关案例代码和模型文件。
案例内容综述
本案例的主要内容包括：
- 生成镜像
- 原始数据准备
* 生成训练数据集 * 生成sample.txt文件 * 生成字符编码文件
- 生成tfrecords文件
- 模型训练
* 本地训练 * 平台训练
- 在线服务 * 在线服务代码准备 * 生成在线服务镜像
我们提供了相应的docker镜像以供使用，你可以在具体的章节内容中查看镜像路径。当然你也可以按照案例步骤生成自己的镜像。