greedy decode
时间: 2023-05-20 17:04:57 浏览: 95
Greedy decode是一种基于贪心算法的解码方法,常用于序列到序列模型中。在生成序列时,每一步都选择当前概率最大的词作为下一个输出,而不考虑后续的影响。这种方法简单快速,但可能会导致生成的序列不够准确和流畅。
相关问题
keras中python使用了decode
在Keras中,decode主要是指将神经网络输出的结果转换为可读的格式。这通常在自然语言处理中使用,例如将神经网络输出的词向量转换为文本字符串。在Keras中,可以使用一些现成的解码器来完成这个任务,例如seq2seq模型中的beam search解码器或greedy search解码器。这些解码器可以根据模型的不同需求进行配置,以达到最佳的解码效果。
def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")
这段代码是什么意思?
这段代码是一个使用seq2seq模型进行翻译的函数。它需要一个seq2seq模型,一个源语言句子(src),一个数据加载器(data_loader)和一个配置文件(config)作为输入。
首先,从数据加载器中获取源语言词表(src_vocab)、目标语言词表(tgt_vocab)和源语言分词器(src_tokenizer)。然后,将源语言句子分词,将每个单词转化为其在词表中的索引,构成token序列tokens。
接下来,将token序列tokens转化为PyTorch的LongTensor,并reshape成形状为(num_tokens, 1)的张量,其中num_tokens为token序列的长度。这个张量作为模型的输入,调用greedy_decode函数进行解码,得到目标语言的token序列tgt_tokens。
最后,将目标语言的token序列tgt_tokens转化为单词序列,通过join函数连接单词,将结果作为翻译结果返回。在转化为单词序列之前,需要将BOS(Beginning of Sentence)和EOS(End of Sentence)标记从序列中删除。
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