tf.compat.v1.nn.ctc_beam_search_decoder

Выполняет декодирование с помощью поиска по пучкам для логарифмов, заданных на входе.

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

Примечание: Хотя жадный поиск, как правило, является частным случаем поиска по пучкам с top_paths=1 и beam_width=1, ctc_beam_search_decoder отличается от ctc_greedy_decoder по обработке пробелов при вычислении вероятности последовательности:

ctc_beam_search_decoder обрабатывает пробелы как завершение последовательности
ctc_greedy_decoder обрабатывает пробелы как обычные элементы

Если merge_repeated является True, сливаются повторяющиеся классы в выходных пучках. Это означает, что если последовательные записи в пучке одинаковые, то передаётся только первая из них. То есть, когда последовательность является A B B * B * B (где '*' — метка пробела), значение возврата:

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

Аргументы
`inputs`	3-мерный `float` `Tensor`, размер `[max_time x batch_size x num_classes]`. Логарифмы.
`sequence_length`	1-мерный вектор `int32`, содержащий длины последовательностей, имеющий размер `[batch_size]`.
`beam_width`	Целое число, скаляр, ≥ 0 (ширина пучка поиска по пучкам).
`top_paths`	Целое число, скаляр, ≥ 0, ≤ beam_width (управляет размером вывода).
`merge_repeated`	Булево значение. По умолчанию: True.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Кортеж `(decoded, log_probabilities)`, где
`decoded`	Список длины top_paths, где `decoded[j]` является `SparseTensor`, содержащим декодированные выходные данные: `decoded[j].indices`: Матрица индексов `(total_decoded_outputs[j] x 2)`. Строки хранят: [номер_пакета, время]. `decoded[j].values`: Вектор значений, размер `(total_decoded_outputs[j])`. Вектор хранит декодированные классы для пучка j. `decoded[j].dense_shape`: Вектор формы, размер `(2)`. Значения формы: `[batch_size, max_decoded_length[j]]`.
`log_probability`	Матрица `float` `(batch_size x top_paths)`, содержащая логарифмы вероятностей последовательности.

Кортеж (decoded, log_probabilities), где

decoded

Список длины top_paths, где decoded[j] является SparseTensor, содержащим декодированные выходные данные:

decoded[j].indices: Матрица индексов (total_decoded_outputs[j] x 2). Строки хранят: [номер_пакета, время].

decoded[j].values: Вектор значений, размер (total_decoded_outputs[j]). Вектор хранит декодированные классы для пучка j.

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

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

© 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