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我们借助生成镜像中的镜像来生成tfrecords文件。

我们可以将数据按照如下文件结构进行放置。

• char_dict.json、index_2_ord_map.json和ord_2_index_map.json需要放置在data/data/char_dict文件夹下(这三个文件描述了字符的编码和训练中index的关系)；
• Test和Train中放置了我们准备好的用于训练和测试的sample.txt文件；
• ./pic中放置了生成的图像文件；

/_ data/
  |_ data/
    |_ char_dict/
      |_ char_dict.json
      |_ index_2_ord_map.json
      |_ ord_2_index_map.json
    |_ Test/
      |_ sample.txt
    |_ Train/
      |_ sample.txt
    |_ pic/
 |_ tfrecords

我们需要将本地的/data/data和/data/tfrecords映射到docker镜像中去

sudo docker run -it -v /data/data:/data/data -v /data/data/tfrecords:/data/output uhub.service.auto-ai.com.cn/uai_demo/crnn_cpu:latest  /bin/bash -c " /usr/bin/python /data/code/tools/write_text_tfrecords.py  --batch_size=10000"

然后我们可以在本地/data/tfrecords中找到生成的tfrecords文件。