CtcGreedyDecoder

공개 최종 클래스 CtcGreedyDecoder

입력에 제공된 로짓에 대해 그리디 디코딩을 수행합니다.

merge_repeated 속성에 대한 참고 사항: 활성화된 경우 연속 로짓의 최대 인덱스가 동일하면 이들 중 첫 번째 인덱스만 방출됩니다. 공백 '*'에 레이블을 지정하면 merge_repeated = True인 경우 "ABB * BB" 시퀀스는 "ABB"가 되고 merge_repeated = False인 경우 "ABBBB"가 됩니다.

merge_repeated 값에 관계없이 주어진 시간과 배치의 최대 인덱스가 공백 인덱스 `(num_classes - 1)`에 해당하는 경우 새 요소가 방출되지 않습니다.

중첩 클래스

수업 CtcGreedyDecoder.옵션 CtcGreedyDecoder 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TNumber를 확장합니다. > CtcGreedyDecoder <T>
만들기 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 < TInt32 > 시퀀스 길이, 옵션... 옵션)
새로운 CtcGreedyDecoder 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt64 >
디코딩된 인덱스 ()
`SparseTensor의 인덱스 행렬, 크기 `(total_decoded_outputs x 2)` `.
출력 < TInt64 >
디코딩된모양 ()
디코딩된 SparseTensor의 모양 벡터, 크기 '(2)'.
출력 < TInt64 >
디코딩된 값 ()
`SparseTensor의 값 벡터, 크기: `(total_decoded_outputs)` `.
출력 <T>
로그확률 ()
시퀀스 로그 확률을 포함하는 행렬, 크기 `(batch_size x 1)`.
정적 CtcGreedyDecoder.Options
mergeRepeated (부울 mergeRepeated)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "CTCGreedyDecoder"

공개 방법

공개 정적 CtcGreedyDecoder <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 < TInt32 > 시퀀스 길이, 옵션... 옵션)

새로운 CtcGreedyDecoder 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 3차원, 모양: `(max_time x 배치_크기 x num_classes)`, 로지트.
시퀀스 길이 시퀀스 길이, 크기 `(batch_size)`를 포함하는 벡터입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • CtcGreedyDecoder의 새로운 인스턴스

공개 출력 < TInt64 > decodedIndices ()

`SparseTensor의 인덱스 행렬, 크기 `(total_decoded_outputs x 2)` `. 행에는 [배치, 시간]이 저장됩니다.

공개 출력 < TInt64 > decodedShape ()

디코딩된 SparseTensor의 모양 벡터, 크기 '(2)'. 값은 `[batch_size, max_decoded_length]`입니다.

공개 출력 < TInt64 > decodedValues ​​()

`SparseTensor의 값 벡터, 크기: `(total_decoded_outputs)` `. 벡터는 디코딩된 클래스를 저장합니다.

공개 출력 <T> logProbability ()

시퀀스 로그 확률을 포함하는 행렬, 크기 `(batch_size x 1)`.

공개 정적 CtcGreedyDecoder.Options mergeRepeated (부울 mergeRepeated)

매개변수
병합반복 True인 경우 반복되는 클래스를 출력에 병합합니다.