详细解释每隔代码
时间: 2023-11-12 20:15:47 浏览: 28
好的,下面是对每段代码的详细解释:
```
def res_block(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate):
hf = activation(batchnorm(conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate)), 'tanh')
hg = activation(batchnorm(conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate)), 'sigmoid')
h0 = Multiply()([hf, hg])
ha = activation(batchnorm(conv1d(h0, filters, 1, 1)), 'tanh')
hs = activation(batchnorm(conv1d(h0, filters, 1, 1)), 'tanh')
return Add()([ha, inputs]), hs
```
这段代码实现了一个残差块函数,输入为inputs,输出为残差块的输出和门控分支的输出。具体来说,这个函数包含了以下几个步骤:
1. 对输入进行两个卷积操作,分别生成hf和hg。
2. 对hf和hg分别应用tanh函数和sigmoid函数,得到门控分支的输出h0。
3. 将hf和hg相乘,得到卷积分支的输出h0。
4. 对h0再进行一个卷积操作,并应用tanh函数,得到ha。
5. 对h0再进行一个卷积操作,并应用tanh函数,得到门控分支的输出hs。
6. 将ha和inputs相加,得到残差块的输出,同时返回门控分支的输出hs。
```
h0 = activation(batchnorm(conv1d(X, filters, 1, 1)), 'tanh')
shortcut = []
for i in range(num_blocks):
for r in [1, 2, 4, 8, 16]:
h0, s = res_block(h0, filters, 7, r)
shortcut.append(s)
h1 = activation(Add()(shortcut), 'relu')
h1 = activation(batchnorm(conv1d(h1, filters, 1, 1)), 'relu')
Y_pred = activation(batchnorm(conv1d(h1, len(char2id) + 1, 1, 1)), 'softmax')
```
这段代码实现了主模型的构建。主模型由多个残差块组成,每个残差块都采用不同的空洞率(dilation_rate)。具体来说,这个函数包含了以下几个步骤:
1. 对输入信号X进行一个卷积操作,并应用tanh函数,得到h0。
2. 定义一个空列表shortcut,用于存储每个残差块的门控分支的输出。
3. 通过循环构建多个残差块。每个残差块都包含了一个卷积分支和一个门控分支。卷积分支的输入为上一个残差块的输出h0,门控分支的输入为h0和当前的空洞率r。残差块的输出为残差块的输出和门控分支的输出s。
4. 将每个残差块的门控分支的输出s存储在shortcut列表中。
5. 对所有残差块的门控分支的输出进行加和,得到h1。
6. 对h1进行一个卷积操作,并应用relu函数,得到h1。
7. 对h1进行一个卷积操作,并应用softmax函数,得到Y_pred。
```
sub_model = Model(inputs=X, outputs=Y_pred)
```
这段代码用于构建一个子模型,输入为X,输出为Y_pred。
```
def calc_ctc_loss(args):
y, yp, ypl, yl = args
return K.ctc_batch_cost(y, yp, ypl, yl)
ctc_loss = Lambda(calc_ctc_loss, output_shape=(1,), name='ctc')([Y, Y_pred, X_length, Y_length])
```
这段代码定义了一个CTC损失函数,并将其作为Lambda层添加到模型中。CTC损失函数的计算需要四个参数,分别为标签序列y、模型的输出序列yp、输入序列的长度X_length和标签序列的长度Y_length。
```
model = Model(inputs=[X, Y, X_length, Y_length], outputs=ctc_loss)
optimizer = SGD(lr=0.4, momentum=0.9, nesterov=True, clipnorm=5)
model.compile(loss={'ctc': lambda ctc_true, ctc_pred: ctc_pred}, optimizer=optimizer)
```
这段代码定义了完整的模型,包括输入、输出和损失函数。优化器采用了SGD,并设置了学习率、动量、Nesterov动量和梯度裁剪等参数。模型的损失函数为之前定义的CTC损失函数。
```
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='asr.h5', verbose=0)
lr_decay = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.2, patience=1, min_lr=0.000)
history = model.fit_generator(
generator=batch_generator(X_train, Y_train),
steps_per_epoch=len(X_train) // batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=batch_generator(X_test, Y_test),
validation_steps=len(X_test) // batch_size,
callbacks=[checkpointer, lr_decay])
```
这段代码使用fit_generator方法对模型进行训练。训练过程中使用batch_generator函数来生成批量的训练数据和标签。同时设置了训练的epoch数、验证集和回调函数(checkpointer和lr_decay)。其中checkpointer用于保存最优的模型,lr_decay用于自动调整学习率。