但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程，还是上节提到“草书”数字，都是 单一的数字识别问题。 但是，在实际生活中，遇到数字、字母识别问题时，往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容，就是在讨论遇到这种情况时，应该如何调整深度学习模型。
1. 固定长度
固定长度的字符、数字识别，比较常见的应用场景包括：
- 识别验证码
- 识别机动车车牌
识别验证码的方法，使用 Keras搭建一个深度卷积神经网络来识别 c验证码 有详细介绍。
我们这里要识别的内容，是国内机动车车牌。相比上面例子的 4 位验证码，车牌长度更长，达到了 7 位，并且内容也更加丰富，第一位是各省的汉字简称，第二位是 A-Z 的大写字母，3-7位则是数字、字母混合。
由于车牌涉及个人隐私，我们使用了用户 szad670401 在 Github 上开源的一个车牌生成器，
https://github.com/szad670401/end-to-end-for-chinese-plate-recognition/blob/master/genplate.py
随机的生成一些车牌的图片，用于模型训练。当然这个项目同样提供了完整的 MXNet 深度学习框架编写的代码，我们接下来会用 Keras 再写一个。
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来看看生成器的效果：
看来开源的车牌生成器，随机生成的车牌确实达到了以假乱真的效果。于是我们基于这个生成器，再自己写一个生成器，用于深度神经网络的数据输入：
因为是固定长度，所以我们有个想法，就是既然我们知道识别七次，那就可以用七个模型按照顺序识别。这个思路没有问题，但实际上根据之前卷积神经网络的原理，实际上卷积神经网络在扫描整张图片的过程中，已经对整个图像的内容以及相对位置关系有所了解，所以，七个模型的卷积层实际上是可以共享的。我们实际上可以用一个 一组卷积层 7个全链接层 的架构，来对应输入的车牌图片：
训练模型：
可见预测的其实相当不错，很多字体已经非常模糊，模型仍然可以看出来。图中一个错误是 皖TQZ680 被预测成了 皖TQZG8D，当然这也和图片裁剪不当有一定的关系。
2. 不固定长度
车牌的应用场景中，我们固定了长度为7位，并且基于这个预设设计了卷积神经网络。但是在实际运用中，可能长度并不固定。此时如果长度过长，用这个架构也将会导致参数过多，占用过多显存。
针对这种情况，Keras 的案例中，提供了一种基于循环神经网络的方法，在 Keras Example 中有写到。
https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/image_ocr.py
具体而言，就是数据首先通过卷积神经网络部分扫描特征，然后通过循环神经网络部分，同时从左到右、从右到左扫描特征，最后基于扫描的结果，通过计算 Conectionist Temporal Classification(CTC) 损失函数，完成模型训练。
2.1. 循环神经网络
使用循环神经网络，是因为循环神经网络有一个很重要的特点，就是相邻的节点之间，可以相互影响。这里相邻节点，既可以是时间上的（前一秒数据和后一秒数据），也可以是位置关系上的，比如我们这里从左向右扫描，左边一列的扫描结果会影响右边一列的扫描结果。
2.2. CTC 损失函数
同时，对于循环神经网络的结果，由于长度不固定，可能会有空间上的“错配”：
但由于这种错配实际上并没有什么严重的影响，如上图所示， __TH____E 和 _T__H__EE 其实都是 THE 这个单词，因此这里这种错配在损失函数的优化环节中，是需要被忽略掉的。于是这里就使用了CTC 优化函数。CTC 可以在计算过程中，通过综合所有可能情况的排列组合，进而忽略相对的位置关系。
Keras 的 CTC loss 函数位于 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/backend/tensorflow_backend.py 这个文件中，内容如下：
模型完整架构如下图所示：
执行训练：
代码语言：javascript复制model.fit_generator(generator=img_gen.next_train(),
steps_per_epoch=(words_per_epoch - val_words),
epochs=stop_epoch,
validation_data=img_gen.next_val(), validation_steps=val_words,
callbacks=[EarlyStopping(patience=10),
viz_cb, img_gen], initial_epoch=start_epoch)
完成一个 Epoch 后，输出文件夹 image_ocr 里，可以看到，一轮训练后，我们模型训练效果如下：
