keras使用cnn+ctc训练不定长数字识别问题

我本身的环境是
tensorflow-gpu==1.15.2
Keras ==2.3.1
当时训练cnn+ctc识别不定长数字正常，loss可以达到0.001，正确率也非常高。
但是我把环境进行了升级，升级后的环境是：
tensorflow-gpu==2.5.0
Keras ==2.4.3
这时候问题出现了，我使用相同的数据，使用相同的代码，loss下降到12左右就再也无法下降了，请问这是版本升级后，什么配置不对吗？

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该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在 TensorFlow 2.x 版本中，Keras 已经成为 TensorFlow 的一部分，因此在使用 TensorFlow 2.x 版本时，建议使用 tf.keras 而不是独立的 Keras 库。同时，TensorFlow 2.x 版本相对于 1.x 版本来说有很多功能上的变化和更新，这可能会影响到你的代码和模型的训练效果。

根据你提供的信息，我猜测问题可能是与 TensorFlow 版本升级相关。下面是一些可能导致问题的原因和解决方法：

  1. 数据预处理不一致。在 TensorFlow 2.x 版本中，一些数据预处理函数的默认行为和 1.x 版本不同，例如图像的像素值会自动归一化到 [0, 1] 区间。因此，如果你的数据预处理在版本升级后发生了变化，可能会导致训练效果的变化。建议检查数据预处理的代码，确保与 1.x 版本时一致。

  2. 模型定义不一致。TensorFlow 2.x 版本中引入了许多新的 API 和功能，包括 Keras 函数式 API、tf.keras.layers 和 tf.keras.models 中的新层和模型等。如果你的模型定义在版本升级后发生了变化，可能会导致训练效果的变化。建议检查模型定义的代码，确保与 1.x 版本时一致。

  3. 优化器和学习率设置不一致。在 TensorFlow 2.x 版本中，优化器和学习率的默认设置可能与 1.x 版本不同。如果你的优化器和学习率设置在版本升级后发生了变化，可能会导致训练效果的变化。建议检查优化器和学习率的设置，确保与 1.x 版本时一致。

  4. 训练数据集和验证数据集不一致。如果你使用了不同的训练数据集和验证数据集，可能会导致训练效果的变化。例如，如果你的验证数据集中包含了训练数据集中没有的样本，可能会导致验证效果的变化。建议检查训练数据集和验证数据集的设置，确保与 1.x 版本时一致。

希望这些信息可以帮助你找到问题所在。如果问题仍然存在，建议逐步排查可能的原因，例如逐步恢复代码和设置到 1.x 版本时的状态，尝试不同的优化器、学习率和数据集等设置，以确定问题所在。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢