tf.raw_ops.CTCLoss
Вычисляет CTC Loss (логарифмическую вероятность) для каждого элемента пакета. Также вычисляет
tf.raw_ops.CTCLoss(
inputs,
labels_indices,
labels_values,
sequence_length,
preprocess_collapse_repeated=False,
ctc_merge_repeated=True,
ignore_longer_outputs_than_inputs=False,
name=None
)
градиент. Этот класс выполняет операцию softmax за вас, поэтому входные данные должны быть, например, линейными проекциями выходных данных LSTM.
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64. 3-мерный, форма: (max_time x batch_size x num_classes), логарифмы. |
labels_indices | A Tensor типа int64. Индексы SparseTensor<int32, 2>. labels_indices(i, :) == [b, t] означает, что labels_values(i) хранит идентификатор (batch b, time t). |
labels_values | A Tensor типа int32. Значения (метки), связанные с данным пакетом и временем. |
sequence_length | A Tensor типа int32. Вектор, содержащий длины последовательностей (пакет). |
preprocess_collapse_repeated | Необязательный bool. По умолчанию False. Скаляр, если true, то повторяющиеся метки объединяются перед вычислением CTC. |
ctc_merge_repeated | Необязательный bool. По умолчанию True. Скаляр. Если установлено в false, *во время* вычисления CTC повторяющиеся метки, отличные от пробелов, не будут объединены и будут интерпретированы как отдельные метки. Это упрощенная версия CTC. |
ignore_longer_outputs_than_inputs | Необязательный bool. По умолчанию False. Скаляр. Если установлено в true, во время вычисления CTC элементы, у которых длина выходной последовательности больше длины входной последовательности, пропускаются: они не вносят вклад в член потери и имеют градиент нулевой. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Кортеж из Tensor объектов (loss, gradient). | |
loss | A Tensor. Имеет тот же тип, что и inputs. |
gradient | A Tensor. Имеет тот же тип, что и inputs. |
© 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/raw_ops/CTCLoss