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我想填充我的标签,以便它们具有相同的长度以传递给 ctc_loss 函数。显然,-1 是不允许的。如果我要应用填充,填充值是否应该成为 ctc 标签的一部分?
更新
我有这段代码将密集标签转换为稀疏标签,以传递给我认为与问题有关的 ctc_loss 函数。
def dense_to_sparse(dense_tensor, out_type):
indices = tf.where(tf.not_equal(dense_tensor, tf.constant(0, dense_tensor.dtype)
values = tf.gather_nd(dense_tensor, indices)
shape = tf.shape(dense_tensor, out_type=out_type)
return tf.SparseTensor(indices, values, shape)
最佳答案
其实,-1
允许值存在于 y_true
中ctc_batch_cost 的论据有一个限制 - 它们不应出现在 label_length
指定的实际标签“内容”中。 (这里 i
-th 标签“内容”将从索引 0
开始并在索引 label_length[i]
结束)。
所以用 -1
填充标签是完全没问题的。以便它们的长度相同,如您所愿。您唯一需要注意的是正确计算并通过相应的label_length
值。
这是示例代码,它是 test_ctc
的修改版本unit test from keras :
import numpy as np
from tensorflow.keras import backend as K
number_of_categories = 4
number_of_timesteps = 5
labels = np.asarray([[0, 1, 2, 1, 0], [0, 1, 1, 0, -1]])
label_lens = np.expand_dims(np.asarray([5, 4]), 1)
# dimensions are batch x time x categories
inputs = np.zeros((2, number_of_timesteps, number_of_categories), dtype=np.float32)
input_lens = np.expand_dims(np.asarray([5, 5]), 1)
k_labels = K.variable(labels, dtype="int32")
k_inputs = K.variable(inputs, dtype="float32")
k_input_lens = K.variable(input_lens, dtype="int32")
k_label_lens = K.variable(label_lens, dtype="int32")
res = K.eval(K.ctc_batch_cost(k_labels, k_inputs, k_input_lens, k_label_lens))
-1
也能正常运行作为(第二个)的最后一个元素
labels
序列因为对应
label_lens
item (second) 指定其长度为 4。
-1
然后我们有
All labels must be nonnegative integers
你提到的异常(exception)。但这仅仅意味着我们的
label_lens
是无效的。
关于tensorflow - Tensorflow CTC 损失的填充标签?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49063938/
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