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@@ -150,6 +150,30 @@ PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识
 ![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/2.jpg)
 ![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg)
 
+## FAQ
+1. 预测报错：got an unexpected keyword argument 'gradient_clip'
+
+    安装的paddle版本不对，目前本项目仅支持paddle1.7，近期会适配到1.8。
+    
+2. 转换attention识别模型时报错：KeyError: 'predict'
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+    基于Attention损失的识别模型推理还在调试中。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。
+    
+3. 关于推理速度
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+    图片中的文字较多时，预测时间会增，可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num，默认值为30，可以改为10或其他数值。
+
+4. 服务部署与移动端部署
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+    预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案，欢迎持续关注。
+    
+5. 自研算法发布时间
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+    自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布，敬请期待。
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+## 欢迎加入PaddleOCR技术交流群
+![](doc/WeChat.jpeg)
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 ## 更新
 - 2020.5.30，模型预测、训练支持Windows系统，识别结果的显示进行了优化
 - 2020.5.30，开源通用中文OCR模型