Docker容器中Aster：基于Tensorflow的注意力场景文本识别器部署教程

Aster是一个基于TensorFlow框架的注意力机制的场景文本识别器，其设计目标是实现灵活的校准。该项目在GitHub上开源，地址为<https://github.com/bgshih/aster>。本文档提供了在Docker容器中部署和使用的步骤。 1. **工程目录结构**: - aster-code: 存放整个项目的主目录，包含aster-master子目录。 - aster-master: 主要代码和资源文件所在，包括protos（协议缓冲）文件夹、c_ops（核心操作）目录等。 2. **Docker镜像构建**: - 编写Dockerfile，这是一个用于创建Docker镜像的文件，定义了镜像的基础镜像、依赖和运行时环境。 - 使用`docker build`命令根据Dockerfile构建一个名为`aster-test:v2`的镜像。`-t`选项指定镜像标签，`.`表示当前目录作为构建基址。 - 启动容器时，使用`docker run`命令， `-i`和`-t`分别表示交互式和启动一个新终端。`aster-test:v2`是镜像名称，`/bin/bash`进入bash shell进行后续操作。 3. **进入容器并执行操作**: - 在Docker容器内部，首先切换到`aster-code/aster/master`目录，使用`-v`选项将主机目录挂载到容器中，便于数据共享。 - 使用`protoc`工具编译`.proto`文件，生成Python接口，以便在容器中使用。 - 进行c_ops目录下的`shbuild.sh`编译操作，确保代码正确编译。 - 最后，运行`demo.py`脚本来测试文本识别功能。由于该脚本可能在某些环境下报错，提示需要安装TensorFlow 1.4版本。在运行前，需要在容器中通过`pip install tensorflow==1.4`安装指定版本的TensorFlow。 4. **测试示例**: - 使用`docker run`命令时，将测试图片路径指定给`demo.py`脚本，验证Aster模型的识别效果。如果一切顺利，脚本将完成识别任务，并显示识别结果。 这个教程向读者展示了如何在Docker容器中构建、配置和运行一个基于TensorFlow的场景文本识别器Aster，以实现文本的准确识别。同时，还强调了在特定版本的TensorFlow（1.4）环境下运行的重要性。通过这些步骤，开发者可以轻松地在任何支持Docker的环境中复现和扩展Aster的功能。