应该在哪里设置requires_grad=True呢？

要设置`requires_grad=True`，您需要找到CRNN模型中的RNN层，并将其参数的`requires_grad`属性设置为True。具体的设置位置取决于您使用的框架和模型的结构。

一种常见的方法是在加载预训练模型后，遍历模型的参数，并检查每个参数是否属于RNN层。一旦找到RNN层的参数，您可以将其`requires_grad`属性设置为True。

以下是一个示例，假设您使用的是PyTorch框架：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的CRNN模型
crnn_model = models.crnn(pretrained=True)

# 找到RNN层的参数并设置requires_grad=True
for name, param in crnn_model.named_parameters():
    if 'rnn' in name:  # 假设RNN层的名称中包含'rnn'
        param.requires_grad = True

# 之后可以进行微调并训练模型

请注意，具体设置的代码可能因您使用的框架和模型而有所不同。您需要根据您的模型结构和命名约定进行相应的调整。

希望这能回答您的问题！如有任何进一步疑问，请随时提问。