mindspore.ops.NoRepeatNGram

class mindspore.ops.NoRepeatNGram(ngram_size=1)[源代码]

n-grams出现重复，则更新对应n-gram词序列出现的概率。

在beam search过程中，如果连续的 ngram_size 个词存在已生成的词序列中，那么之后预测时，将避免再次出现这连续的 ngram_size 个词。例如：当 ngram_size 为3时，已生成的词序列为[1,2,3,2,3]，则下一个预测的词不会为2，并且 log_probs 的值将替换成负FLOAT_MAX。因为连续的3个词2,3,2不会在词序列中出现两次。

参数：

ngram_size (int) - 指定n-gram的长度，必须大于0。默认值： 1 。

输入：

state_seq (Tensor) - n-gram词序列。是一个三维Tensor，其shape为： \((batch\_size, beam\_width, m)\) 。
log_probs (Tensor) - n-gram词序列对应出现的概率，是一个三维Tensor，其shape为： \((batch\_size, beam\_width, vocab\_size)\) 。当n-gram重复时，log_probs的值将被负FLOAT_MAX替换。

输出：

log_probs (Tensor) - 数据类型和shape与输入 log_probs 相同。

异常：

TypeError - 如果 ngram_size 不是int。
TypeError - 如果 state_seq 或 log_probs 不是Tensor。
TypeError - 如果 state_seq 的数据类型不是int。
TypeError - 如果 log_probs 的数据类型不是float。
ValueError - 如果 ngram_size 小于0。
ValueError - 如果 ngram_size 大于m。
ValueError - 如果 state_seq 或 log_probs 不是三维的Tensor。
ValueError - 如果 state_seq 和 log_probs 的batch_size不相等。
ValueError - 如果 state_seq 和 log_probs 的beam_width不相等。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> no_repeat_ngram = ops.NoRepeatNGram(ngram_size=3)
>>> state_seq = Tensor([[[1, 2, 1, 2, 5, 1, 2],
...                      [9, 3, 9, 5, 4, 1, 5]],
...                     [[4, 8, 6, 4, 5, 6, 4],
...                      [4, 8, 8, 4, 3, 4, 8]]], dtype=mindspore.int32)
>>> log_probs = Tensor([[[0.7, 0.8, 0.6, 0.9, 0.2, 0.8, 0.4, 0.6, 0.2, 0.7],
...                      [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.1]],
...                     [[0.9, 0.7, 0.6, 0.3, 0.5, 0.3, 0.5, 0.4, 0.8, 0.6],
...                      [0.5, 0.8, 0.8, 0.7, 0.7, 0.8, 0.2, 0.7, 0.9, 0.7]]], dtype=mindspore.float32)
>>> output = no_repeat_ngram(state_seq, log_probs)
>>> print(output)
[[[ 6.9999999e-01 -3.4028235e+38  6.0000002e-01  8.9999998e-01
    2.0000000e-01 -3.4028235e+38  4.0000001e-01  6.0000002e-01
    2.0000000e-01  6.9999999e-01]
  [ 4.0000001e-01  5.0000000e-01  6.0000002e-01  6.9999999e-01
    8.0000001e-01  1.0000000e-01  8.9999998e-01  8.0000001e-01
    6.9999999e-01  1.0000000e-01]]
 [[ 8.9999998e-01  6.9999999e-01  6.0000002e-01  3.0000001e-01
    5.0000000e-01 -3.4028235e+38  5.0000000e-01  4.0000001e-01
    8.0000001e-01  6.0000002e-01]
  [ 5.0000000e-01  8.0000001e-01  8.0000001e-01  6.9999999e-01
    6.9999999e-01  8.0000001e-01  2.0000000e-01  6.9999999e-01
   -3.4028235e+38  6.9999999e-01]]]