mindspore.ops.ctc_loss

mindspore.ops.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths, blank=0, reduction='mean', zero_infinity=False)

计算CTC（Connectist Temporal Classification）损失和梯度。

CTC是序列标注问题中的一种损失函数，主要用于处理序列标注问题中的输入与输出标签的对齐问题。 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐，而CTC拓展了标签集合，添加了空元素。 在使用拓展标签集合对序列进行标注后，所有可以通过映射函数转换为真实序列的预测序列，都是正确的预测结果，也就是说无需数据对齐处理，即可得到预测序列。 其目标函数就是最大化所有正确的预测序列的概率和。

关于CTCLoss算法详细介绍，请参考 Connectionist Temporal Classification: Labeling Unsegmented Sequence Data withRecurrent Neural Networks 。

参数：

• log_probs (Tensor) - 输入Tensor，shape \((T, N, C)\) 。其中T表示输入长度，N表示批次大小，C是分类数，包含空白。

• targets (Tensor) - 目标Tensor，shape \((N, S)\) 。其中S表示最大目标长度。

• input_lengths (Union(tuple, Tensor)) - 输入长度，shape为 \((N)\) 的Tensor或tuple。

• target_lengths (Union(tuple, Tensor)) - 目标长度，shape为 \((N)\) 的Tensor或tuple。

• blank (int，可选) - 空白标签。默认值： 0 。

• reduction (str，可选) - 指定应用于输出结果的规约计算方式，可选 'none' 、 'mean' 、 'sum' ，默认值： 'mean' 。

  • 'none'：不应用规约方法。

  • 'mean'：计算输出元素的平均值。

  • 'sum'：计算输出元素的总和。

• zero_infinity (bool，可选) - 是否设置无限损失和相关梯度为零。默认值： False 。

返回：

• neg_log_likelihood (Tensor) - 对每一个输入节点可微调的损失值，shape是 \((N)\)。

• log_alpha (Tensor) - shape为 \((N, T, 2 * S + 1)\) 的输入到输出的轨迹概率。

异常：

• TypeError - zero_infinity 不是布尔值， reduction 不是字符串。

• TypeError - log_probs 的数据类型不是float或double。

• TypeError - targets 、 input_lengths 或 target_lengths 数据类型不是int32或int64。

• ValueError - log_probs 的秩不是3。

• ValueError - targets 的秩不是2。

• ValueError - input_lengths 的shape大小不等于N。N是 log_probs 的批次大小。

• ValueError - target_lengths 的shape大小不等于N。N是 log_probs 的批次大小。

• ValueError - blank 值不介于0到C之间。C是 log_probs 的分类数。

• RuntimeError - input_lengths 的值大于T。T是 log_probs 的长度。

• RuntimeError - target_lengths[i] 的取值范围不在0到 input_length[i] 之间。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> log_probs = Tensor(np.array([[[0.3, 0.6, 0.6]],
...                              [[0.9, 0.4, 0.2]]]).astype(np.float32))
>>> targets = Tensor(np.array([[0, 1]]), mstype.int32)
>>> input_lengths = Tensor(np.array([2]), mstype.int32)
>>> target_lengths = Tensor(np.array([1]), mstype.int32)
>>> loss, log_alpha = ops.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths,
...                                target_lengths, 0, 'mean', True)
>>> print(loss)
-2.2986124
>>> print(log_alpha)
[[[0.3       0.3            -inf      -inf      -inf]
  [1.2       1.8931472 1.2            -inf      -inf]]]