Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

tf.nn.ctc_beam_search_decoder

TensorFlow 1 wersja Zobacz źródło na GitHub

Belka wykonuje dekodowanie wyszukiwania na logits danych na wejściu.

inputs 3-D float Tensor , rozmiar [max_time, batch_size, num_classes] . W logits.
sequence_length 1-D int32 wektor zawierający długości sekwencji, o wielkości [batch_size] .
beam_width Int skalarne> = 0 (promień wyszukiwania szerokość wiązki).
top_paths Int skalarne> = 0, <beam_width (kontrole wielkość wyjściowa).

Krotka (decoded, log_probabilities) gdzie
decoded Lista top_paths długości, gdy decoded[j] jest SparseTensor zawierający zdekodowane wyjścia:

decoded[j].indices : Wskaźniki macierzy [total_decoded_outputs[j], 2] ; Rzędy przechowywania: [batch, time] .

decoded[j].values : wartości wektora, rozmiar [total_decoded_outputs[j]] . Wektor przechowuje zdekodowane zajęcia dla wiązki j .

decoded[j].dense_shape : Kształt wektor, powierzchnia (2) . Wartości kształt są: [batch_size, max_decoded_length[j]] .

log_probability float matryca [batch_size, top_paths] zawierające sekwencje dziennika prawdopodobieństw.