tf.raw_ops.CTCLossV2
Вычисляет функцию потерь CTC (логарифм вероятности) для каждой записи в пакете.
tf.raw_ops.CTCLossV2(
inputs,
labels_indices,
labels_values,
sequence_length,
preprocess_collapse_repeated=False,
ctc_merge_repeated=True,
ignore_longer_outputs_than_inputs=False,
name=None
)
Также вычисляет
градиент. Этот класс выполняет операцию softmax за вас, поэтому на вход следует подавать, например, линейные проекции выходов LSTM.
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Объект Tensor типа float32. 3-D, форма: (max_time x batch_size x num_classes), логиты. Метка пустого символа по умолчанию — 0, а не num_classes - 1. |
labels_indices | Объект Tensor типа int64. Индексы SparseTensor<int32, 2>. labels_indices(i, :) == [b, t] означает, что labels_values(i) хранит идентификатор для (batch b, time t). |
labels_values | Объект Tensor типа int32. Значения (метки), связанные с заданными пакетом и временем. |
sequence_length | Объект Tensor типа int32. Вектор, содержащий длины последовательностей (пакет). |
preprocess_collapse_repeated | Необязательный bool. По умолчанию — False. Скаляр; если значение истинно, повторяющиеся метки объединяются перед вычислением CTC. |
ctc_merge_repeated | Необязательный bool. По умолчанию — True. Скаляр. Если задано значение false, во время вычисления CTC повторяющиеся метки, отличные от пустого символа, не объединяются и интерпретируются как отдельные метки. Это упрощённая версия CTC. |
ignore_longer_outputs_than_inputs | Необязательный bool. По умолчанию — False. Скаляр. Если задано значение true, во время вычисления CTC пропускаются элементы, выходные последовательности которых длиннее входных: они не влияют на слагаемое функции потерь и имеют нулевой градиент. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Кортеж из объектов Tensor (функция потерь, градиент). | |
loss | Объект Tensor типа float32. |
gradient | Объект Tensor типа float32. |
© 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/raw_ops/CTCLossV2