本文介绍了CRNN（卷积循环神经网络）在文本图像识别任务中的应用。CRNN结合了CNN、LSTM和CTC损失函数，能够端到端处理不定长文本识别。文章详细阐述了网络结构设计、代码实现、训练过程和推理方法。在训练方面，采用混合精度训练、余弦退火学习率调度等优化技巧，使用200万张图片训练28个epoch后，验证集准确率达到89%。同时指出了模型在手写字符和中英文混合场景下的不足。最后分享了训练模型和代

同样，我们先把这个类所有的代码贴出来方便复制@property@propertydef _call(self,) -> str:messages,@property这里就不详细解释了，我们只解释每个函数的大致作用这段代码定义了一个名为Qwen2_5_GLM的类，该类继承自langchain.llms.base.LLM和abc.ABC。这个类实现了与一个大型语言模型（LLM）交互的功能，具体是阿里云