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tensorflow - 如何正确地将 tf.compat.v1.nn.ctc_loss 转换为 tf.nn.ctc_loss？(TF2)
我正在尝试将部分代码从使用 tf.compat.v1 转换为纯 tf 函数。这是以前的工作功能，它给了我很好的性能。
这是我尝试使用 tf.nn.ctc_loss 重写函数。
仅更改此设置后，性能显着下降（63% 准确度到 43% 左右）。我想知道在转换中我做错了什么。使用 blank_index=0 不起作用。
tensorflow - 使用 TensorFlow 2.7.0 的 ctc_batch_cost 函数中的形状变化错误
我有一些代码会生成一个CTC不再适用于 TensorFlow2.7.0但适用于2.6.1. 导致问题的有问题的代码是：
并在模型构建期间调用该函数时崩溃，并ctc_batch_cost出现以下错误：
ValueError: Exception encountered when calling layer "CTC_LOSS" (type CTCLayer).
追溯：
我怀疑这个问题很容易解决，并且与 TensorFlow 不再执行升级2.7.0说明中所述的事实有关：
Model.fit()、Model.predict() 和 Model.evaluate() 方法将不再将形状 (batch_size,) 的输入数据提升为 (batch_size, 1)。这使模型子类能够在其 train_step()/test_step()/predict_step() 方法中处理标量数据。请注意，此更改可能会破坏某些子类模型。您可以通过在 train_step()/test_step()/predict_step() 方法中添加自己来恢复到以前的行为，例如 if x.shape.rank == 1: x = tf.expand_dims(x, axis=-1 ）。功能模型以及使用显式输入形状构建的顺序模型不受影响。
任何想法将不胜感激。谢谢！
pytorch - 无法导入模块 torchaudio.prototype
我想使用 torchaudio ctc_decoder 模块制作 ctc_decoder。根据本教程使用 CTC 解码器的ASR 推理
，它应该像往常一样容易导入，但即使在安装了 torchaudio 之后，我也无法在 google colab 中这样做。它说ModuleNotFoundError: No module named 'torchaudio.prototype'
如何导入原型模块？