Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.nn.ctc_greedy_decoder

Просмотреть исходный код на GitHub

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.nn.ctc_greedy_decoder

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

Для тензора, представленного как inputs, параметр blank_index определяет индекс класса символа пробела.

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 пробелы 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 выводе. Это означает, что если максимальные индексы последовательных логарифмов одинаковы, то из вывода передаётся только первый из них. Последовательность A B B * B * B (где '*' — метка пробела) становится

  • A B B B если merge_repeated=True.
  • A B B B B если merge_repeated=False.
Аргументы
inputs 3-мерный тензор float размера Tensor типа [max_time, batch_size, num_classes]. Логарифмические вероятности.
sequence_length 1-мерный вектор, содержащий длины последовательностей, размера [batch_size].
merge_repeated Булево значение. По умолчанию: True.
blank_index (Необязательно). Значение по умолчанию: num_classes - 1. Определяет индекс класса, используемый для метки пробела. Отрицательные значения будут начинаться с num_classes, например, -1 воссоздаст поведение ctc_greedy_decoder, используя num_classes - 1 для символа пробела, что соответствует значению по умолчанию.
Возвращаемые значения
Кортеж (decoded, neg_sum_logits) , где
decoded Список с одним элементом. decoded[0] — это тензор SparseTensor, содержащий декодированные выходные данные 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 размера (batch_size x 1), содержащая для найденной последовательности отрицательную сумму наибольшей логарифмической вероятности в каждый момент времени.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/nn/ctc_greedy_decoder

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API