LaTeX OCR

• 1. 搭建环境
  • Linux
  • Mac
• 2. 开始训练
  • 生成小数据集、训练、评价
  • 生成完整数据集、训练、评价
• 3. 可视化
  • 可视化训练过程
  • 可视化预测过程
• 4. 评价
• 5. 模型的具体实现细节
  • 总述
  • 数据获取和数据处理
  • 模型构建
• 6. 踩坑记录
  • win10 用 GPU 加速训练
  • 如何可视化Attention层
• 致谢

Seq2Seq + Attention + Beam Search。

结构

1. 搭建环境

1. python3.5 + tensorflow1.12.2
2. latex (latex 转 pdf)
3. ghostscript (图片处理)
4. magick (pdf 转 png)

Linux

一键安装

make install-linux

或

1. 安装本项目依赖

virtualenv env35 --python=python3.5
source env35/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. 安装 latex (latex 转 pdf)

sudo apt-get install texlive-latex-base
sudo apt-get install texlive-latex-extra

3. 安装 ghostscript

sudo apt-get update
sudo apt-get install ghostscript
sudo apt-get install libgs-dev

4. 安装magick (pdf 转 png)

wget http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick.tar.gz
tar -xvf ImageMagick.tar.gz
cd ImageMagick-7.*; \
./configure --with-gslib=yes; \
make; \
sudo make install; \
sudo ldconfig /usr/local/lib
rm ImageMagick.tar.gz
rm -r ImageMagick-7.*

Mac

一键安装

make install-mac

或

1. 安装本项目依赖

sudo pip install -r requirements.txt

2. LaTeX 请自行安装

3. 安装magick (pdf 转 png)

wget http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick.tar.gz
tar -xvf ImageMagick.tar.gz
cd ImageMagick-7.*; \
./configure --with-gslib=yes; \
make;\
sudo make install; \
rm ImageMagick.tar.gz
rm -r ImageMagick-7.*

2. 开始训练

生成小数据集、训练、评价

提供了样本量为 100 的小数据集，方便测试。只需 2 分钟就可以根据 ./data/small.formulas/ 下的公式生成用于训练的图片。

一步训练

make small

或

1. 生成数据集

   用 LaTeX 公式生成图片，同时保存公式-图片映射文件，生成字典 只用运行一次

   # 默认
   python build.py
   # 或者
   python build.py --data=configs/data_small.json --vocab=configs/vocab_small.json
   

2. 训练

   # 默认
   python train.py
   # 或者
   python train.py --data=configs/data_small.json --vocab=configs/vocab_small.json --training=configs/training_small.json --model=configs/model.json --output=results/small/
   

3. 评价预测的公式

   # 默认
   python evaluate_txt.py
   # 或者
   python evaluate_txt.py --results=results/small/
   

4. 评价数学公式图片

   # 默认
   python evaluate_img.py
   # 或者
   python evaluate_img.py --results=results/small/
   

生成完整数据集、训练、评价

根据公式生成 70,000+ 数学公式图片需要 2-3 个小时

一步训练

make full

或

1. 生成数据集

   用 LaTeX 公式生成图片，同时保存公式-图片映射文件，生成字典 只用运行一次

   python build.py --data=configs/data.json --vocab=configs/vocab.json
   

2. 训练

   python train.py --data=configs/data.json --vocab=configs/vocab.json --training=configs/training.json --model=configs/model.json --output=results/full/
   

3. 评价预测的公式

   python evaluate_txt.py --results=results/full/
   

4. 评价数学公式图片

   python evaluate_img.py --results=results/full/
   

3. 可视化

可视化训练过程

用 tensorboard 可视化训练过程

小数据集

cd results/small
tensorboard --logdir ./

完整数据集

cd results/full
tensorboard --logdir ./

可视化预测过程

打开 visualize_attention.ipynb，一步步观察模型是如何预测 LaTeX 公式的。

或者运行

# 默认
python visualize_attention.py
# 或者
python visualize_attention.py --image=data/images_test/6.png --vocab=configs/vocab.json --model=configs/model.json --output=results/full/

可在 --output 下生成预测过程的注意力图。

4. 评价

perplexity 是越接近1越好，其余3个指标是越大越好。ExactMatchScore 比较低，继续训练应该可以到 70 以上。机器不太好，训练太费时间了。

5. 模型的具体实现细节

总述

首先我们获取到足够的公式，对公式进行规范化处理，方便划分出字典。然后通过规范化的公式使用脚本生成图片，具体用到了latex和ghostscript和magick，同时保存哪个公式生成哪个图片，保存为公式-图片映射文件。这样我们得到了3个数据集：规范化的公式集，图片集，公式-图片映射集，还有个附赠品：latex字典。这个字典决定了模型的上限，也就是说，模型预测出的公式只能由字典里的字符组成，不会出现字典以外的字符。

然后构建模型。

模型分为3部分，数据生成器，神经网络模型，使用脚本。

数据生成器读取公式-图片映射文件，为模型提供(公式, 图片)的矩阵元组。

神经网络模型是 Seq2Seq + Attention + Beam Search。Seq2Seq的Encoder是CNN，Decoder是LSTM。Encoder和Decoder之间插入Attention层，具体操作是这样：Encoder到Decoder有个扁平化的过程，Attention就是在这里插入的。随Attention插入的还有我们自定义的一个op，用来导出Attention的数据，做Attention的可视化。

使用脚本包括构建脚本、训练脚本、测试脚本、预测脚本、评估脚本、可视化脚本。使用说明看上面的命令行就行。

训练过程根据epoch动态调整LearningRate。decoder可以选择用lstm或gru，在configs/model.json里改就行。最后输出结果可以选择用 beam_search 或 greedy，也是在configs/model.json里改。

数据获取和数据处理

我们只要获取到正确的latex公式就行。因为我们可以使用脚本将latex渲染出图片，所以就不用图片数据了。

原来我们想使用爬虫爬取arXiv的论文，然后通过正则表达式提取论文里的latex公式。

但是最后我们发现已经有人做了这个工作，所以就用了他们的公式数据。im2latex-100k , arXiv:1609.04938

现在我们获取到latex公式数据，下面进行规范化。

为什么要规范化：如果不规范化，我们构建字典时就只能是char wise，而latex中有很多是有特定排列的指令，比如\lim，这样模型需要花费额外的神经元来记住这些pattern，会使模型效果变差，也导致训练费时间。（有时根本不收敛...别问我怎么知道的...）

我们先手动在代码编辑器里对数据进行规范化，很玄学地用了一些正则表达式，一步一步进行规范化。

最后总结了一下，明确要构建的字典大概是什么样的，然后写了脚本来处理。

然后是通过公式生成图片，保存公式-图片映射文件，构建字典。

构建字典很简单，遍历公式文件的每一行，然后以空格符为分隔符分割成若干latex块，去掉每一块首尾空格，若非空则加入字典集，保证不重复。

保存公式-图片映射文件也很简单，就是在渲染出图片后，保存当前的公式在公式文件里的行号和图片路径，写入映射文件里，也就是.matching.txt文件。图片文件名是直接用公式行号来命名的，比如1234.png 1234表示第1234行公式的公式图片是1234.png。所以知道了行号，就知道了公式图片路径。

通过公式生成图片稍微复杂一点，需要用到几个库：latex、ghostscript和magick。事实上用Katex也是可以的，katex是一个渲染latex公式的js库，体积小速度快。原来我们也是打算用这个库处理，后来因为环境问题放弃了。

latex原先我的环境里有了，这是用来生成pdf文件的。执行脚本后会得到A4纸大小的一页pdf。

ghostscript和magick绑定在一起，用来把pdf转化为png格式的图片。

转化为图片后，选定公式 padding 8个像素的方框，crop框外的空白，然后灰度化。

模型构建

让我鸽一段时间。。。有空再写！

6. 踩坑记录

win10 用 GPU 加速训练

装驱动后就行了。运行下面代码进行训练：

C:/Users/dlink/AppData/Local/Programs/Python/Python35/python.exe train.py --data=configs/data.json --vocab=configs/vocab.json --training=configs/training.json --model=configs/model.json --output=results/full/

我的环境比较奇葩，是win10+ubuntu wsl，也就是windows+linux子系统。我的GPU驱动装在win里面了，linux里没装，不过文件系统是共用的，所以用win的GPU驱动来训练模型。（嗯，python也有两套版本哈哈哈，都是python3.5）

如何可视化Attention层

在Attention层内自定义一个op，通过这个op把Attention传递到一个全局变量里。其他程序在模型预测完公式后，就可以在这个全局变量里获取到Attention。

致谢

十分感谢 Harvard 和 Guillaume Genthial 、Kelvin Xu 等人提供巨人的肩膀。

论文：

1. Show, Attend and Tell(Kelvin Xu...)
2. Harvard's paper and dataset
3. Seq2Seq for LaTeX generation.