喀拉拉邦的tf.SparseTensor问题将张量流模型重写为keras

编程问答 2022-06-12

问题描述

我正在尝试在keras中重写SimpleHTR模型。当我来到CTC中有tf.SparseTensor的行时，我感到很沮丧。我在喀拉拉邦没有找到类似物。我应该怎么用喀拉拉邦写？任何帮助。谢谢。

def setupCTC(self):
    "create CTC loss and decoder and return them"
    # BxTxC -> TxBxC
    self.ctcIn3dTBC = tf.transpose(self.rnnOut3d,[1,2])
    # ground truth text as sparse tensor
    self.gtTexts = tf.SparseTensor(tf.placeholder(tf.int64,shape=[None,2]),tf.placeholder(tf.int32,[None]),tf.placeholder(tf.int64,[2]))

    # calc loss for batch
    self.seqLen = tf.placeholder(tf.int32,[None])
    self.loss = tf.reduce_mean(tf.nn.ctc_loss(labels=self.gtTexts,inputs=self.ctcIn3dTBC,sequence_length=self.seqLen,ctc_merge_repeated=True))

    # calc loss for each element to compute label probability
    self.savedCtcInput = tf.placeholder(tf.float32,shape=[Model.maxTextLen,None,len(self.charList) + 1])
    self.lossperElement = tf.nn.ctc_loss(labels=self.gtTexts,inputs=self.savedCtcInput,ctc_merge_repeated=True)
    ...
    ...

我写的时候：

# SimpleHTR model on keras.
model = Sequential()

# CNN layer on keras.
...
...
...
# RNN layer on keras.
...
...
...
# CTC on keras.
model.add(Lambda(lambda x: backend.transpose(x)))

解决方法

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