tf.compat.v1.nn.ctc_beam_search_decoder

Выполняет декодирование методом поиска с лучом для переданных на вход логитов.

tf.compat.v1.nn.ctc_beam_search_decoder(
    inputs, sequence_length, beam_width=100, top_paths=1, merge_repeated=True
)

Примечание: Хотя в общем случае жадный поиск является частным случаем поиска с лучом при top_paths=1 и beam_width=1, ctc_beam_search_decoder отличается от ctc_greedy_decoder обработкой пустых символов при вычислении вероятности последовательности:

ctc_beam_search_decoder рассматривает пустые символы как завершение последовательности
ctc_greedy_decoder рассматривает пустые символы как обычные элементы

Если merge_repeated равно True, объединяет повторяющиеся классы в выходных лучах. Это означает, что если последовательные элементы в луче совпадают, выводится только первый из них. То есть, если последовательность имеет вид A B B * B * B (где '*' — метка пустого символа), возвращаемое значение:

A B, если merge_repeated = True.
A B B B, если merge_repeated = False.

Аргументы
`inputs`	3D- `float` `Tensor`, размер `[max_time x batch_size x num_classes]`. Логиты.
`sequence_length`	1D- `int32` вектор, содержащий длины последовательностей, размером `[batch_size]`.
`beam_width`	Целочисленный скаляр >= 0 (ширина луча при поиске с лучом).
`top_paths`	Целочисленный скаляр >= 0, <= beam_width (задаёт размер выходных данных).
`merge_repeated`	Логическое значение. По умолчанию: True.

Возвращает

Возвращает
Кортеж `(decoded, log_probabilities)`, где
`decoded`	Список длины top_paths, где `decoded[j]` — это `SparseTensor`, содержащий декодированные выходные данные: `decoded[j].indices`: Матрица индексов `(total_decoded_outputs[j] x 2)`. Строки содержат: [batch, time]. `decoded[j].values`: Вектор значений размером `(total_decoded_outputs[j])`. Вектор содержит декодированные классы для луча j. `decoded[j].dense_shape`: Вектор формы размером `(2)`. Значения формы: `[batch_size, max_decoded_length[j]]`.
`log_probability`	Матрица `float` `(batch_size x top_paths)`, содержащая логарифмы вероятностей последовательностей.

Кортеж (decoded, log_probabilities), где

decoded

Список длины top_paths, где decoded[j] — это SparseTensor, содержащий декодированные выходные данные:

decoded[j].indices: Матрица индексов (total_decoded_outputs[j] x 2). Строки содержат: [batch, time].

decoded[j].values: Вектор значений размером (total_decoded_outputs[j]). Вектор содержит декодированные классы для луча j.

decoded[j].dense_shape: Вектор формы размером (2). Значения формы: [batch_size, max_decoded_length[j]].

log_probability Матрица float (batch_size x top_paths), содержащая логарифмы вероятностей последовательностей.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/ctc_beam_search_decoder