tf.compat.v1.nn.ctc_loss_v2

Вычисляет потерю CTC (Connectionist Temporal Classification).

tf.compat.v1.nn.ctc_loss_v2(
    labels,
    logits,
    label_length,
    logit_length,
    logits_time_major=True,
    unique=None,
    blank_index=None,
    name=None
)

Этот оператор реализует потерю CTC, как представлено в (Graves et al., 2006).

Примечания:

То же, что и «Классическая CTC» в TensorFlow 1.x's tf.compat.v1.nn.ctc_loss при настройке preprocess_collapse_repeated=False, ctc_merge_repeated=True
Метки могут быть предоставлены как плотный, заполненный нулями тензор со вектором длин последовательностей меток ИЛИ как SparseTensor.
На TPU и GPU: Поддерживаются только плотные заполненные метки.
На CPU: Вызывающий может использовать SparseTensor или плотные заполненные метки, но вызов со SparseTensor будет значительно быстрее.
По умолчанию пустая метка — 0, а не num_classes - 1, если не переопределено с помощью blank_index.

Аргументы
`labels`	тензор формы [размер_пачки, максимальная_длина_посл_меток] или SparseTensor
`logits`	тензор формы [кадры, размер_пачки, число_меток], если logits_time_major == False, форма [размер_пачки, кадры, число_меток].
`label_length`	тензор формы [размер_пачки], None, если labels — SparseTensor Длина эталонной последовательности меток в labels.
`logit_length`	тензор формы [размер_пачки] Длина входной последовательности в logits.
`logits_time_major`	(необязательно) Если True (по умолчанию), logits имеет форму [время, пакет, логти]. Если False, форма [пакет, время, логти]
`unique`	(необязательно) Уникальные индексы меток, вычисленные ctc_unique_labels(labels). Если предоставлены, включают более быструю, эффективную с точки зрения памяти реализацию на TPU.
`blank_index`	(необязательно) Установите индекс класса для использования пустой метки. Отрицательные значения начинаются с num_classes, например, -1 воспроизводит поведение ctc_loss с использованием num_classes - 1 для пустого символа. Существует некоторый объем памяти/производительности при переключении с значения по умолчанию 0, так как может быть создана дополнительная смещенная копия logits.
`name`	Имя для этого `Op`. По умолчанию «ctc_loss_dense».

Возвращает
`loss`	тензор формы [размер_пачки], отрицательные логарифмические вероятности.

Ссылки
Connectionist Temporal Classification — Мечение несегментированных последовательных данных с рекуррентными нейронными сетями: Graves et al., 2006 (pdf)

© 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_loss_v2