=1时,ctc_loss只会将脏样本的inf置0,不会影响同批次的其他样本,这可以通过设置reduction="none"来观察验证 print("{0:~^100}".format("这是一条分割线")) 最近加上了decoder,融合计算ctc_loss与att_loss(交叉熵损失),nan又出现了(收敛过程中直接出现nan,此前并没有先出现inf,目前没搞懂) 那就来看一下...
loss = ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths) CTCLoss()对象调用形参说明: log_probs:shape为(T, N, C)的模型输出张量,其中,T表示CTCLoss的输入长度也即输出序列长度,N表示训练的batch size长度,C则表示包含有空白标签的所有要预测的字符集总长度,log_probs一般需要经过torch.nn.fu...
CTCLoss(output,y_label,output_sizes,label_sizes) (1)output: model预测的结果,尺寸(T,N,C)元素代表C个分类中每个元素的概率,预测一个batch中N个句子的可能性 T:句子长度,在语音识别场景中,就是音频输出的长度,是不确定的 N:batch_size C:分类的数量,比如字典中一共有500个汉字,那么C=500 (2)y_label...
在Torch中,序列标注模块有以下几种: nn.CTCLoss:用于计算CTC(Connectionist Temporal Classification)损失的模块,通常用于序列标注任务中。 nn.Transformer:Transformer模型可以用于序列标注任务,通过自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。 nn.LSTM:长短期记忆网络(LSTM)是一种循环神经网络结构,广泛用于序列标注任务中...
第一步,获取 CTCLoss() 对象。初始化时,需要设置两个参数:blank 和 reduction。blank 是空白标签在标签集中的值,默认为 0,需要根据实际标签集进行设置;reduction 参数用于指定如何处理输出损失,可选为 'none'、'mean' 或 'sum',默认为 'mean'。第二步,在迭代中调用 CTCLoss() 对象计算...
训练一个ocr模型的时候torch版本升级导致: The size of tensor a (0) must match the size of tensor b (37) at non-singleton dimension 2 问题出现在loss.backward()部分,后来阅读相关代码发现在计算loss的时候需要关闭cudnn: torch.backends.cudnn.enabled=Falseloss=criterion(preds,text,preds_size,length)...
ctc loss解决问题:src/binding.cpp:6:29: fatal error: torch/extension.h: No such file or directory 实际上是因为pytorch版本的原因,现在跟新到1.0,原来的0.4就不能用了,所以这里要下载老版本的项目包 找到github上的 Pull request 栏目,点击选择稍微早点的版本,每个版本跟新都说说明内容。
torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, reduction='mean') 其中: 16 连接时序分类损失 CTCLoss CTC连接时序分类损失,可以对没有对齐的数据进行自动对齐,主要用在没有事先对齐的序列化数据训练上。比如语音识别、ocr识别等等。
3)torch.nn.CrossEntropyLoss此条件将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()组合在一个类中。当我们训练C类的分类问题时, 这将很有帮助。 4)torch.nn.CTCLoss连接主义者的时间分类损失计算连续时间序列和目标序列之间的损失。 5)torch.nn.NLLLoss负对数似然损失用于训练C类的分类问题。
(N,), dtype=torch.long) ctc_loss = nn.CTCLoss() loss = ctc_loss(input, target, input_lengths, target_lengths) loss.backward() # Target are to be un-padded T = 50 # Input sequence length C = 20 # Number of classes (including blank) N = 16 # Batch size # Initialize random ...