（為了提高訓練的速度），我們遵循了原始**的預處理，對影象進行了2倍下取樣，
基於norm的預處理方法是由image-to-markup在**中提出的，
在**的github-repo中，使用了python和js**來完成預處理的功能，
我當時覺得很奇怪，為什麼要用js的**，後來想到，這是因為對於latex的語法檢查，
可能是基於js來實現的，所以會用到js**，
這裡我們跟隨原始repo的實現來進行；
因為我們的ocr專案中的標註不會出現多義的現象，所以不需要進行標準化；
這裡我們可以直接使用官方repo處理過的資料；
也可以follow原始repo的**，進行預處理的復現；
注意：原始repo是基於python-2.7的，所以需要基於python-2.7來執行；
1. 使用conda新建python-2.7的虛擬環境
traceback (most recent call last):所以需要安裝pil庫，但是pil庫似乎已經停止維護了，所以我們需要使用pillow庫；file "scripts/preprocessing/preprocess_filter.py", line 4, in
import pil
importerror: no module named pil
使用conda命令安裝時會有問題，會把我們的python直接更新到最新的版本，所以不能使用conda命令進行安裝，我們使用pip命令進行安裝；
command 'pip' not found, but can be installed with:所以還需要先安裝pip程式）sudo apt install python-pip
2. 安裝pip程式：sudo apt install python-pip
3. 安裝pillow庫
**中使用的評價指標是bleu，需要注意的是，
原始**的實現中，ngram = 4，
**的截圖如下：
數字公式識別的學習筆記
我們準備使用基於attention的方法來實現數字公式識別的任務 1.gcnet,bleu 89.72 模型 gcnet global context based network with transformer for image2latex 未開源 2.mer dattn,bleu 88.42 ...
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