tf.nn.ctc_greedy_decoder

Выполняет жадное декодирование на логах, указанных в входе (лучший путь).

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.nn.ctc_greedy_decoder

tf.nn.ctc_greedy_decoder(
    inputs, sequence_length, merge_repeated=True
)

Примечание: Независимо от значения merge_repeated, если максимальный индекс данного момента времени и пакета соответствует индексу пропуска (num_classes - 1), новый элемент не генерируется.

Если merge_repeated равно True, объединить повторяющиеся классы в выходе. Это означает, что если максимальные индексы последовательных логов одинаковы, то генерируется только первый из них. 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.

Аргументы
`inputs`	3-мерный `float` `Tensor` размером `[max_time, batch_size, num_classes]`. Логи.
`sequence_length`	1-мерный вектор длины последовательности, имеющий размер `[batch_size]`.
`merge_repeated`	Булево значение. По умолчанию: True.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Кортеж `(decoded, neg_sum_logits)`, где
`decoded`	Список из одного элемента. `decoded[0]` — это `SparseTensor`, содержащий декодированные выходы s.t.: `decoded.indices`: Матрица индексов `(total_decoded_outputs, 2)`. Строки хранят: `[batch, time]`. `decoded.values`: Вектор значений, размер `(total_decoded_outputs)`. Вектор хранит декодированные классы. `decoded.dense_shape`: Вектор формы, размер `(2)`. Значения формы: `[batch_size, max_decoded_length]`
`neg_sum_logits`	Матрица `float` `(batch_size x 1)` , содержащая для найденной последовательности отрицательную сумму наибольшего лога в каждом временном интервале.

Кортеж (decoded, neg_sum_logits), где

decoded

Список из одного элемента. decoded[0] — это SparseTensor, содержащий декодированные выходы s.t.:

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

decoded.values: Вектор значений, размер (total_decoded_outputs). Вектор хранит декодированные классы.

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

neg_sum_logits Матрица float (batch_size x 1) , содержащая для найденной последовательности отрицательную сумму наибольшего лога в каждом временном интервале.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/nn/ctc_greedy_decoder