tf.nn.ctc_greedy_decoder

Выполняет жадное декодирование логарифмических вероятностей, представленных на входе (лучший путь).

tf.nn.ctc_greedy_decoder(
    inputs, sequence_length, merge_repeated=True, blank_index=None
)

Учитывая тензор, как inputs, параметр blank_index определяет индекс класса для символа пропуска.

Например:

Если blank_index равно 1:

inf = float("inf")
logits = tf.constant([[[   0., -inf, -inf],
                       [ -2.3, -inf, -0.1]],
                      [[ -inf, -0.5, -inf],
                       [ -inf, -inf, -0.1]],
                      [[ -inf, -inf, -inf],
                       [ -0.1, -inf, -2.3]]])
seq_lens = tf.constant([2, 3])
outputs = tf.nn.ctc_greedy_decoder(
    logits,
    seq_lens,
    blank_index=1)

Примечания:

• В отличие от ctc_beam_search_decoder, ctc_greedy_decoder рассматривает символы пропуска как обычные элементы при вычислении вероятности последовательности.
• Значение по умолчанию для blank_index равно (num_classes - 1), если не указано иное.

Если merge_repeated равно True, объединяются повторяющиеся классы в выходных данных. Это означает, что если максимальные индексы последовательных логарифмических вероятностей совпадают, то из них передаётся только первый. Последовательность A B B * B * B (где '*' — метка пропуска) становится

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