encoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_encoder.h5') decoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_decoder.h5') cghb_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/cghb_model_1/pb/cbhg_frame.h5') vocab_list = [] with open('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/vocab_4264.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.replace('\n', '') vocab_list.append(line) vocab_list.append('BEGIN') vocab_list.append('END') vocab_list.append('UNK')
时间: 2023-06-14 18:05:29 浏览: 79
这段代码看起来像是加载了一些模型和词汇表。其中encoder_model、decoder_model、cghb_model是通过tf.keras.models.load_model()函数加载了一些预训练的模型,而vocab_list则是一个列表,包含了一些词汇表中的单词。在这段代码中,还向vocab_list中添加了三个特殊单词:'BEGIN'、'END'和'UNK'。这些特殊单词通常用于标识序列的开始、结束和未知单词。
相关问题
model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model])
这是一个基于Keras的序列模型,其中encoder_model和decoder_model是两个已经定义好的模型,这个序列模型将它们按顺序连接起来,构成一个新的模型。通常情况下,encoder_model和decoder_model被用来实现机器翻译任务,其中encoder_model将输入的句子编码成一个固定长度的向量,然后decoder_model使用这个向量来生成目标语言的翻译结果。
encoder_outputs, state_h = tf.keras.layers.GRU
encoder_outputs是GRU层的输出,它包含了每个时间步的隐藏状态。它可以用作后续处理,例如用于注意力机制或其他任务。
state_h是GRU层的最后一个时间步的隐藏状态。它可以被视为编码器的“上下文向量”,其中包含了输入序列的整体信息。state_h可以作为解码器的初始隐藏状态,用于生成输出序列。
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