Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea estable.

Esta página se ha traducido con Cloud Translation API.

CTCLossV2

clase final pública CTCLossV2

Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. También calcula

el gradiente. Esta clase realiza la operación softmax por usted, por lo que las entradas deben ser, por ejemplo, proyecciones lineales de salidas mediante un LSTM.

Clases anidadas

clase CTCLossV2.Opciones Atributos opcionales para CTCLossV2

Métodos públicos

CTCLossV2 estático	crear ( alcance alcance , entradas de operando <flotante>, índices de etiquetas de operando <largo>, valores de etiquetas de operando <entero>, longitud de secuencia de operando <entero>, opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación CTCLossV2.
CTCLossV2.Options estático	ctcMergeRepeated (ctcMergeRepeated booleano)
Salida <Flotante>	degradado () El gradiente de "pérdida".
CTCLossV2.Options estático	ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)
Salida <Flotante>	pérdida () Un vector (lote) que contiene probabilidades logarítmicas.
CTCLossV2.Options estático	preprocessCollapseRepeated (preproceso booleanoCollapseRepeated)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve la `Operation` subyacente
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>	obtenerclase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cadena	Encadenar ()
vacío final	esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	esperar ()

Métodos públicos

creación pública estática de CTCLossV2 (alcance del alcance , entradas del operando <flotante>, índices de etiquetas del operando <largo>, valores de etiquetas del operando <entero>, longitud de secuencia del operando <entero>, opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación CTCLossV2.

Parámetros

alcance	alcance actual
entradas	3-D, forma: `(tiempo_máximo x tamaño_de_lote x núm_clases)`, los logits. La etiqueta en blanco predeterminada es 0 en lugar de num_classes - 1.
etiquetasÍndices	Los índices de un `SparseTensor `. `labels_indices(i, :) == [b, t]` significa que `labels_values(i)` almacena la identificación de `(lote b, tiempo t)`.
etiquetasValores	Los valores (etiquetas) asociados con el lote y el tiempo dados.
secuenciaLongitud	Un vector que contiene longitudes de secuencia (lote).
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

una nueva instancia de CTCLossV2

CTCLossV2.Options estático público ctcMergeRepeated (ctcMergeRepeated booleano)

Parámetros

ctcMergeRepetido	Escalar. Si se establece en falso, durante el cálculo de CTC las etiquetas repetidas que no estén en blanco no se fusionarán y se interpretarán como etiquetas individuales. Esta es una versión simplificada de CTC.

gradiente de salida pública <Float> ()

El gradiente de "pérdida". 3-D, forma: `(tiempo_máximo x tamaño_de_lote x núm_clases)`.

CTCLossV2.Options estática pública ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)

Parámetros

ignorar salidas más largas que las entradas	Escalar. Si se establece en verdadero, durante el cálculo de CTC, los elementos que tienen secuencias de salida más largas que las secuencias de entrada se omiten: no contribuyen al término de pérdida y tienen gradiente cero.

Pérdida de salida pública <Float> ()

Un vector (lote) que contiene probabilidades logarítmicas.

público estático CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (preprocessCollapseRepeated booleano)

Parámetros

preprocesoColapsoRepetido	Escalar, si es verdadero, las etiquetas repetidas se contraen antes del cálculo de CTC.