pytorch 使用ctcloss

最新推荐文章于 2024-08-08 04:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-08 04:15:00 发布 · 605 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍 PyTorch 1.0 以上版本中集成的 CTCLoss 功能及其使用方法。更新 PyTorch 到最新版本即可使用该功能。

pytorch版本1.0以上已集成
所以，更新一下就好了
更新命令：
pip install --upgrade torch

使用方法就是
import torch
torch.nn.CTCLoss()

crnn-ctc-loss-pytorch:使用 PyTorch 框架使用 CRNN 和 CTC 损失进行多位序列识别
05-29
使用 PyTorch 框架使用 CRNN 和 CTC 损失进行多位序列识别 训练结果 测试结果
pytorch中loss_functions—ctcloss
u011331397的博客
12-08 1070
pytorch中loss_functions—ctcloss 首先来看下ctc_loss的函数形式： torch.nn.functional.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths, blank=0, reduction='mean', zero_infinity=False) 参数 log_probs –(T,N,C)其中C是码表中的字符个数，包括blank。T表示序列的长度，N表示batch size。该参数需要先进行取自
深入浅出CTC loss
algorithm learning blog
07-06 3182
深入浅出CTC loss
Pytorch中的CTC loss
fidbdiej的博客
05-05 2828
Pytorch中的CTC loss pytorch中已经内置了ctc loss，可以非常方便的进行使用。主要就是两个API，一个是创建ctc loss；一个是计算ctc loss。 创建ctc loss的api ctc_loss = nn.CTCLoss(blank=len(CHARS)-1, reduction='mean') # blank：表示空白符blank的序号。刚才我们在举例的时候说过，CTC增加了一个blank的符号。此处传入的就是空白符的序号。例如我们的预测文本中如果只包含26个英文字母，其
pytorch内置torch.nn.CTCLoss
Maisie_Nan的博客
04-23 3058
一、开篇简述 CTC 的全称是Connectionist Temporal Classification，中文名称是“连接时序分类”，这个方法主要是解决神经网络label 和output 不对齐的问题（Alignment problem），其优点是不用强制对齐标签且标签可变长，仅需输入序列和监督标签序列即可进行训练，目前，该方法主要应用于场景文本识别（scene text recognition...
【debug】pytorch CTC_Loss为nan
怡宝2号
04-20 2879
1. feature中有nan值 有次max_pool2d参数设计错误出现了这种情况 可以通过 print（feature.max()） 看feature的最大值 2. target length有0值 现在pytorch中有自带的ctcloss其用法 >>> T = 50 # Input sequence length >>> C = 20 ...
pytorch CTCloss
07-27
在PyTorch 1.0.x版本内，已经内置了CTCLoss接口，可以直接使用。下面是一个使用CTCLoss的代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn ctc_loss = nn.CTCLoss() log_probs = torch.randn(50, 16, 20)...
pytorch验证码识别crnn+ctcloss+beam_search_decoder从0到1（附避坑要点！）
VFAing的博客
07-19 1629
pytorch验证码识别crnn+ctcloss+beam_search_decoder从0到1（附避坑要点！）
pytorch ctcloss 参数详解
东方佑
08-04 2761
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67415439
如何使用pytorch内置torch.nn.CTCLoss的方法&&车牌识别应用
OneBaBa的专栏
09-10 1958
一、开篇简述 CTC 的全称是Connectionist Temporal Classification，中文名称是“连接时序分类”，这个方法主要是解决神经网络label 和output 不对齐的问题（Alignment problem），其优点是不用强制对齐标签且标签可变长，仅需输入序列和监督标签序列即可进行训练，目前，该方法主要应用于场景文本识别（scene text recognition）、语音识别（speech recognition）及手写字识别（handwriting recognition
torch.nn.CTCLoss
qq_32172681的博客
05-20 2022
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67415439
pytorch的torch.nn.CTCLoss方法
benben044的专栏
06-05 3156
CTCLoss使用说明
CTC-Loss
关于我的学习记录
05-14 8008
CTC-Loss
pytorch CTCLOSS 降不下來的bug
u012483097的博客
05-26 2233
ctc_loss = nn.CTCLoss() log_probs = torch.randn(50, 16, 20).log_softmax(2) targets = torch.randint(1, 20, (16, 30), dtype=torch.long) input_lengths = torch.full((16,), 50, dtype=torch.long) target_lengths = torch.randint(10,30,(16,), dtype=torch.long) los.
pytorch0.4安装ctc_loss
怡宝2号
04-29 1048
前言： pytorch0.4.1的安装可以参考我的另外一篇博客pytorch0.4.1安装CTC loss pytorch1.0后框架自带有ctc损失函数 安装流程 克隆项目，在根目录下新建build文件夹 git clone https://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git cd warp-ctc mkdir build; cd build cmake .....
Ubuntu16.04 系统下使用pytorch库（cpu版）编译配置warp-CTC（2018年6月）
明柳梦少的博客
06-13 2987
  2018年6月13日，终于爬出坑了，还好没放弃~   无论你碰到什么事情，需要使用百度搜索时，务必在搜索工具这里调整为搜索最新的网页。最新！最新！最新！重要的事情说三遍。   本篇文档主要介绍Ubuntu16.04 系统下使用pytorch库（cpu版）编译配置warp-CTC。关于百度开源库warp-CTC的更多介绍，请移步这里[1]。   百度开源库warp-CTC长时间未更新维护，...
pytorch-crnn实践以及内置ctc_loss使用小结
黑条纹的白斑马的博客
05-01 6024
最近开始深入OCR这块, 以前倒是训练过开源的Keras-CRNN, 但是它和原文还是不一样, 今天参照Keras-CRNN代码和CRNN论文用pytorch实现CRNN, 由于没有GPU, 自己造了100多张只包含数字的小图片来训练模型, 验证模型能否收敛 CRNN流程 在这儿不再详细谈CRNN论文了, 主要按照原文做一个流程描述: 输入图片要求高度为32, 使用VGG提取特征，高度32倍下采...
【Python】nn.CTCLoss（）函数详解与示例
最新发布
不定时分享，互相学习，共同进步
08-08 1639
在深度学习领域，特别是在处理序列到序列的预测任务时，如语音识别和手写识别，nn.CTCLoss函数是一个非常重要的工具。本文将详细解析PyTorch中的nn.CTCLoss函数，包括其原理、原型和示例。
CTCloss详解
yang_daxia的博客
05-27 7533
1.映射规则: 案例: 2. ctcloss 计算所有可以映射为输出路径的概率总和:枚举方法计算量太大, 所以采用DP: 一共三种情况: 1. PPT: https://docs.google.com/presentation/d/12gYcPft9_4cxk2AD6Z6ZlJNa3wvZCW1ms31nhq51vMk/pub?start=false&loop...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值