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I have been training a conv-lstm network, the conv net takes in an input of (batch, 1, 75, 46, 146) and outputs a tensor of shape(batch , 10) which is then fed into the lstm network.
我一直在训练一个Conv-LSTM网络，Conv网络接受(Batch，1，75，46,146)的输入，并输出形状张量(Batch，10)，然后将其馈入LSTM网络。
The model, however, doesn't seem to learn anything, I think I've given the wrong inputs to the ctc loss I am using(it seems to work slightly better with crossentropy loss).
然而，这个模型似乎没有学到任何东西，我认为我给我使用的ctc损失输入了错误的信息（它似乎在交叉熵损失下工作得更好）。
Here the sentence is the output of the model of shape ( batch, 35, 40)
where 35 is the length of every sentence and 40 is the number of classes.
这里的句子是形状模型(Batch，35，40)的输出，其中35是每个句子的长度，40是班数。
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退出sentence = torch.reshape(sentence , (35 , sentence.shape[0] , 40))
input_lengths = torch.full(size=(x.shape[0],), fill_value=35, dtype= torch.int)
loss = criterion(sentence , y, input_lengths , input_lengths)
where criterion is defined as nn.CTCLoss()
but the model doesn't seem to learn anything and gives the same gibberish prediction every epoch.
其中，Criteria被定义为nn.CTCLoss()，但该模型似乎没有学习到任何东西，并且每个时期都给出相同的胡言乱语的预测。
What is wrong here am I not using the ctcloss correctly or something??
这里有什么问题吗？我是不是没有正确使用CTCloss还是什么？
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