Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.raw_ops.CTCLossV2

Вычисляет потерю CTC (логарифмическая вероятность) для каждого элемента пакета. Также вычисляет

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.CTCLossV2

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
)

градиент. Этот класс выполняет операцию softmax за вас, поэтому входные данные должны быть, например, линейными проекциями выходов LSTM.

Аргументы
inputs A Tensor типа float32. 3-мерный, форма: (max_time x batch_size x num_classes), логарифмы. Значение пустого символа по умолчанию — 0, а не num_classes - 1.
labels_indices A 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 A Tensor типа int32. Значения (метки), связанные с заданным пакетом и временем.
sequence_length A Tensor типа int32. Вектор, содержащий длины последовательностей (пакет).
preprocess_collapse_repeated Необязательный bool. По умолчанию False. Скаляр, если значение true, то повторяющиеся метки объединяются перед вычислением CTC.
ctc_merge_repeated Необязательный bool. По умолчанию True. Скаляр. Если значение false, во время вычисления CTC повторяющиеся метки, отличные от пустых, не будут объединяться и интерпретируются как отдельные метки. Это упрощенная версия CTC.
ignore_longer_outputs_than_inputs Необязательный bool. По умолчанию False. Скаляр. Если значение true, при вычислении CTC элементы, у которых длина последовательности вывода больше, чем у последовательности входа, пропускаются: они не вносят вклад в член потерь и имеют градиент нулевой величины.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Кортеж из Tensor объектов (loss, gradient).
loss A Tensor типа float32.
gradient A 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/CTCLossV2

Spec-Zone.ru

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