张量流CTC损失函数tf.nn.ctc_loss的确切输入参数是什么？

问题描述

class CTCLoss(keras.losses.Loss):

 def __init__(self,logits_time_major=False,blank_index=-1,reduction=keras.losses.Reduction.AUTO,name='ctc_loss'):
     super().__init__(reduction=reduction,name=name)
     self.logits_time_major = logits_time_major
     self.blank_index = blank_index

 def call(self,y_true,y_pred):
     y_true = tf.cast(y_true,tf.int32)
     y_true = tf.reshape(y_true,[batch_size,max_label_seq_length])
     y_pred = tf.reshape(y_pred,[frames,batch_size,num_labels])
     loss = tf.nn.ctc_loss(
         labels=y_true,logits=y_pred,label_length=4480,logit_length=4480)
     return tf.reduce_mean(loss)

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(35,input_shape=X_train.shape,return_sequences=True)))
# didn't add the hidden layers in this code snippet. 
model.add(Flatten())
model.add(Dense((4480),activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam',loss=CTCLoss(),metrics=['accuracy'])

我正在尝试解决在线手写识别问题，并且尝试使用CTC丢失功能。我在上面的代码中尝试使用此类作为CTC损失函数。但是关于抛出的尺寸有一个错误。有人可以解释一下这些参数是什么吗？特别是[frames，batch_size，num_labels]中的“框架”是什么意思。请让我知道此特定代码在哪里出错。我的X_train的形状为（1311，919，3）。谢谢。

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