基於Tensorflow和Keras實現端到端的不定長中文字符檢測和識別(文本檢測：CTPN，文本識別：DenseNet + CTC)，在使用自己的數據訓練這個模型的過程中，出現如下錯誤，由於問題已經解決，當時的出現的問題又沒有截圖保存，錯誤又不好復現，所以只能在網上找一張截圖下來。
經過查找相關資料，都是說CTC在計算loss時要求輸入序列長度不小於標簽長度，但是不太懂這句話啥意思。
最終在https://github.com/YCG09/chinese_ocr/issues/15這個鏈接下和下面這個圖片發現了靈感，錯誤的原因就是訓練數據集的label的長度太長了，導致出現loss:inf錯誤
解決方法：首先在/train/train.py文件下改下這行代碼(不一定需要和下方對應)
maxlabellength = 10
然后自己把訓練數據集里面label長度大於10的數據刪掉(有可能不一定都是10，主要是我這個數據集把label長度大於10的數據刪掉對整個數據集影響不大)。這樣就不會報錯了，如下所示。
如此，問題成功解決。