最近复现了一个手写中文识别的项目：jjcheer/ocrcn_tf2，用的是 TensorFlow 2
本来想着“作者都写好文档了，应该能直接跑”，结果这一跑就是一星期，各种离谱报错，尤其在数据处理那一块。最后把环境换成 Python 3.8 才搞定。
下面就按时间线碎碎念一下我都经历了什么……
🧩 第一坑：数据集解码
项目用的是 CASIA 的 .gnt 格式数据。作者提供了解码函数，看起来逻辑没问题，但我一跑就爆 UnicodeDecodeError。我一开始还以为是我下载的数据坏了，反复试了几遍都不行。
最后我找了另一个开源项目的解码方式，一换就跑起来了……真的很神奇，看起来一样，跑起来就不一样。
我觉得更多的是环境的问题。
🧩 第二坑：tfrecord 和 character.txt 对不上
项目要先把图片转成 tfrecord 格式，还要生成 character.txt 做字符到数字的映射。我按作者的流程走完之后，在读取tfrecord文件作为图片的时候字符和图片对应不上
👉 教训：tfrecord 和 label 映射这种东西最好一开始就统一，不然你永远不知道下一个爆炸的是哪个字符。
🧨 第三坑：环境，永远的痛
上面折腾半天还是不稳定，后来我怒了，新建了一个虚拟环境，Python 降到 3.8
直接全过了！！🤯
之前那些莫名其妙的错误、兼容性问题，全没了。
我一瞬间明白了，以后复现代码：
别瞎用系统环境，直接上虚拟环境或者 Docker；
Python 版本按项目来的，老项目就老老实实用 3.8；
以后写代码的时候要写requirements.txt；
多看看 issues，别人已经踩过的坑别再踩一遍了。
📦 最后，给未来的我一点建议
自己以后写项目，一定一定写清楚版本依赖！！！
requirement.txt 是最起码的尊重；
能 Docker 的项目就用 Docker；
别图省事，环境问题迟早会找上你；
复现老项目就别用太新的 Python 和 TensorFlow，省得掉坑里。
