3 joint联合[B,T,V] [B,U,V],输出为[B,T,U,V] RNNTLoss在该四维张量上计算损失 推理阶段:Predictor使用之前非Blank输出和Encoder的当前帧,Joint来进行解码, 有关训练和解码,详细可参考李宏毅rnnt[1] 1.3 U2/U2++-T 不难想象,在现有WeNet代码上支持RNN-T就落到Predictor和Joint的实现上 首先我们可以简...
我们在相同的实验设置下,比较了标准RNN-T (采用warp_rnnt [7]实现)、pruned RNN-T和BAT loss计算的时间和显存开销,如下表所示。可以看到,pruned RNN-T和BAT的时间和显存占用开销均远好于标准RNN-T。BAT略好于pruned RNN-T,因为BAT确定裁剪边界的方式相较pruned RNN-T更为高效,后者需要先通过对一个“trivial...
warp-transducer源码安装,warprnnt_pytorch生成 warp-transducer是可以在CPU和GPU上实现并行RNN-transducer的开源库,现在支持pytroch和tensorflow的调用,主要用来计算RNNTLoss, 本文是在ubuntu18.04的系统上进行的。 warp-transducer下载地址 源码编译warp-transducer 首先获取warp-transducer的代码: git clone https://github....
loss=loss_func(prediction,y)# calculate loss optimizer.zero_grad()# clear gradients for this training step loss.backward()# backpropagation, compute gradients optimizer.step()# apply gradients # plotting plt.plot(steps,y_np.flatten(),'r-') plt.plot(steps,prediction.data.numpy().flatten(),'...
全连接映射,将每一个字由rnnsize的向量映射为一个长度为总字数的向量,这样方便计算loss,实际计算loss时,会将label(二维向量,一行一首诗,字为scalar)拉伸为一维向量,每行只有一个字scalar,one_hot之后和此时数据正好对应,方便计算 SoftMax不改变张量形状,只是将结果以概率分布的形式输出 ...
LOSS总结.md Mask R-CNN.md R-CNN.md R-FCN.md README.md Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos.md ResNeXt.md RetinaNet.md SSD.md Valse List.md YOLACT.md YOLO 9000.md YOLO.md 计算机视觉经典论文地址汇总.md Latest commit ...
损失函数:常用交叉熵损失(Cross-Entropy Loss),衡量模型预测分布与真实分布之间的差异。 优化器:常用Adam优化器,具有自适应学习率调整的优点。 四、模型训练 数据划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集,比例通常为8:1:1。 批量处理:为了提高训练效率,使用小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradient Descent)。 早停...
Configuring CNN model... Configuring TensorBoard and Saver... Loading training and validation data... Time usage: 0:00:14 Training and evaluating... Epoch: 1 Iter: 0, Train Loss: 2.3, Train Acc: 10.94%, Val Loss: 2.3, Val Acc: 8.92%, Time: 0:00:01 * Iter: 100, Train Loss: 0....
75.8-损失函数:identity loss计算方法 09:13 76.9-生成与判别损失函数指定 11:41 77.10-额外补充:VISDOM可视化配置 05:55 78. 1-transformer发家史介绍 06:20 79. 2-对图像数据构建patch序列 09:13 80.3-VIT整体架构解读 09:28 81.4-CNN遇到的问题与窘境 07:33 82.5-计算公式解读 09:11 83.6-位置编码与TNT...
与先前工作不同的是:1. BAT的对齐信息是通过一个轻量级CIF模块在线生成的,无需预先训练一个对齐模型;2. BAT同时实现了训练时的显存降低和测试时的发射延迟降低。 ▎BAT是如何运算的? >>>标准RNN-T loss 我们先简要回顾一下标准RNN-T loss的计算过程。