Warp-CTC库是一个开源库,可以通过以下命令进行安装: pipinstallwarpctc-pytorch 1. 构建模型 在使用Warp-CTC库之前,我们需要构建一个适用于序列识别任务的模型。这个模型可以是一个RNN模型,也可以是其他适合的模型。 下面是一个使用PyTorch构建的简单RNN模型的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnclassRNNModel(nn...
git clone git@github.com:SeanNaren/warp-ctc.git 因此采用把安装包下载下来,然后在指定目录下解压,编译。 这里面zip解压后得到的文件夹名不是“warp-ctc”,需要将其改为“warp-ctc”。 然后按照: conda activate torch0.4.1 cd warp-ctc mkdir build cd build cmake .. make cd ../pytorch_binding pytho...
安装地址介绍:https://pytorch.org/get-started/locally/ 官网选好对应版本号,复制下方代码到命令行执行即可 安装之后打开ipython 输入: In [1]:import torch In [2]: torch.__version__ Out[2]: '1.1.3' 1. 2. 3. 注意:安装模块的时候安装的是pytorch,但是在代码中都是使用torch Pytorch的入门使用 1....
服务器个人环境下pytorch0.4.1编译warp-ctc遇到的问题及解决方法 摘要:一、关于warp-ctc CTC可以生成一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签,经常连接在一个RNN网络的末端,训练端到端的语音或文本识别系统。CTC论文 CTC网络的输入 CTC网络的输入是一个样本(图像)经过网络(一般是CNN+...
CTCLoss performance of PyTorch 1.0.0discuss.pytorch.org/t/ctcloss-performance-of-pytorch-1-0-0/27524/5 本身输出的值是-ln(p(l|x))的值,就是加和求平均的时候,两个ctc的角度不一样,pytorch是对target_len求平均,而warp_len是对input_len求平均。
最近在用PyTorch实现一些类CRNN的网络,需要使用到百度的warp-ctc,找了下资料,发现已经有现成的PyTorch binding。然而按照官方的文档,编译失败了,折腾了点时间搞定,记录一下以备忘。 问题描述 warp-ctc的pytorch binding(https://github.com/SeanNaren/warp-ctc)编译失败。 12345 git clone https://github.com/...
PyTorch bindings for Warp-ctc This is an extension onto the original repo foundhere. Installation InstallPyTorchv0.4. WARP_CTC_PATHshould be set to the location of a built WarpCTC (i.e.libwarpctc.so). This defaults to../build, so from within a new warp-ctc clone you could build Warp...
Warp-CTC是一个可以应用在CPU和GPU上高效并行的CTC代码库 (library)介绍 CTCConnectionist Temporal Classification作为一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签。比如,CTC可以被用来训练端对端的语音识别系统,这正是我们在百度硅谷试验室所使用的方法。 端到端 系统 语音识别...
return _CTC()(acts, labels, act_lens, label_lens) File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/warpctc_pytorch/init.py", line 26, in forward loss_func = warp_ctc.gpu_ctc if is_cuda else warp_ctc.cpu_ctc AttributeError: module 'warpctc_pytorch' has no attribute 'gpu_ctc' Have cu...
# 需要导入模块: import warpctc_pytorch [as 别名]# 或者: from warpctc_pytorch importCTCLoss[as 别名]def__init__( self, odim: int, encoder_output_sizse: int, dropout_rate: float =0.0, ctc_type: str ="builtin", reduce: bool = True, ...