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...
=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...
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...
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。
5)torch.nn.AdaptiveLogSoftmaxWithLoss这是训练具有较大输出空间的模型的策略。标签分布高度不平衡时非常有效 8.归一化层 1)torch.nn.BatchNorm1d它用于对2D或3D输入应用批量归一化。 2)torch.nn.BatchNorm2d它用于在4D上应用批量归一化。 3)torch.nn.BatchNorm3d它用于对5D输入应用批量归一化。
整理一下Qt 5.13版本中支持那些平台。 平台描述 Qt Quick WebGL使用WebGL™实现流媒体的Qt快速...
在torch 1.6版本包存放位置下,torch/nn/下是有__init__.pyi的,里面有一行from .modules import *,说明nn模块是可以直接调用子模块modules中的API的,所以直接调用nn.MSELoss()不会报错,只是不会自动提示。 然后在进入torch/nn/modules/发现,1.6版本中缺少__init__.pyi文件,所以在pycharm输入nn.的时候并不会提...
weight:每个类别的loss设置权值size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss() input = torch.randn(3, requires_grad=True) target = torch.empty(3)...