CTCLossV2

aula final pública CTCLossV2

Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote. Também calcula

o gradiente. Esta classe executa a operação softmax para você, portanto as entradas devem ser, por exemplo, projeções lineares de saídas por um LSTM.

Classes aninhadas

aula

CTCLossV2.Opções

Atributos opcionais para CTCLossV2

Constantes

Corda

OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

CTCLossV2 estático	create ( Escopo do escopo , Operando < TFloat32 > entradas, Operando < TInt64 > rótulosIndices, Operando < TInt32 > rótulosValores, Operando < TInt32 > seqüênciaLength, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação CTCLossV2.
CTCLossV2.Options estático	ctcMergeRepeated (Booleano ctcMergeRepeated)
Saída < TFloat32 >	gradiente () O gradiente de `perda`.
CTCLossV2.Options estático	ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)
Saída < TFloat32 >	perda () Um vetor (lote) contendo log-probabilidades.
CTCLossV2.Options estático	preprocessCollapseRepeated (pré-processCollapseRepeated booleano)

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .
sequência final	para sequenciar ()

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.op.Op

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "CTCLossV2"

Métodos Públicos

public static CTCLossV2 create ( Escopo do escopo , Operando < TFloat32 > entradas, Operando < TInt64 > rótulosIndices, Operando < TInt32 > rótulosValores, Operando < TInt32 > seqüênciaLength, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação CTCLossV2.

Parâmetros

escopo	escopo atual
entradas	3-D, formato: `(max_time x batch_size x num_classes)`, os logits. O rótulo em branco padrão é 0 em vez de num_classes - 1.
rótulosIndices	Os índices de um `SparseTensor `. `labels_indices(i, :) == [b, t]` significa que `labels_values(i)` armazena o ID para `(lote b, tempo t)`.
rótulosValores	Os valores (rótulos) associados ao lote e hora determinados.
comprimento da sequência	Um vetor contendo comprimentos de sequência (lote).
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

• uma nova instância do CTCLossV2

público estático CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (Booleano ctcMergeRepeated)

Parâmetros

ctcMergeRepeated	Escalar. Se definido como falso, durante o cálculo do CTC rótulos repetidos que não estejam em branco não serão mesclados e serão interpretados como rótulos individuais. Esta é uma versão simplificada do CTC.

Saída pública < TFloat32 > gradiente ()

O gradiente de `perda`. 3-D, forma: `(max_time x batch_size x num_classes)`.

público estático CTCLossV2.Options ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)

Parâmetros

ignoreLongerOutputsThanInputs	Escalar. Se definido como verdadeiro, durante o cálculo do CTC, os itens que possuem sequências de saída mais longas que as sequências de entrada serão ignorados: eles não contribuem para o termo de perda e possuem gradiente zero.

Saída pública < TFloat32 > perda ()

Um vetor (lote) contendo log-probabilidades.

público estático CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (booleano preprocessCollapseRepeated)

Parâmetros

pré-processoCollapseRepeated	Escalar, se verdadeiro, os rótulos repetidos serão recolhidos antes do cálculo do CTC.