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来源：嵌套tensor的重定义 ''' tokenizer.apply_chat_template(conversation=example['messages'], tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors='pt') or 阅读全文
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编译安装 pip卸载cmake、torch、k2 安装 cmake 3.22.3版本、k2、kaldi_feat【官方提供|install_dir】、torch==2.0.1【】 缺cuda export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda11.7/lib64:$LD_L 阅读全文
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1. Var方差在pytorch中的差别： tlist = input.tolist() print(input) print(np.mean(tlist), np.var(tlist)) print(torch.mean(input), torch.var(input)) 可以看到numpy与to 阅读全文
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import torch from torch import nn x = torch.randint(0, 10, size=(5, 280,80)) length = torch.tensor([10,9,9,9,9]) x.size(),x.shape,x[0].shape,length # 阅读全文
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成员初始化列表用于在构造对象时给类或者结构体成员设置初值。 语法为: 构造函数(): 成员1(参数值1),成员2(参数值2)...{} 成员初始化列表的作用和优点: 可以为非静态数据成员赋予初始值 初始化顺序与成员在类中的定义顺序一致 效率比在构造函数体内赋值初始化高 可以为只读成员常量和引用成员提 阅读全文
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class K2SpeechRecognitionDataset(torch.utils.data.Dataset): The PyTorch Dataset for the speech recognition task using k2 library. This dataset expects 阅读全文
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Gumbel-Softmax是一种用于对离散分布进行采样的技术，通常应用于生成模型和强化学习中。下面是对Gumbel-Softmax的分析： Gumbel分布 Gumbel分布是一种连续概率分布，它的概率密度函数可以用以下公式表示： $$f(x)=\frac{1}{\beta}e^{-\frac{x 阅读全文
pytest自动化测试
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到code-server官网，下载已经编译好的code-server即可，不需要root权限，地址：code_server下载 进入到bin文件，运行 ./code-server 如果是在linux服务器上：vi ~/.config/code-server/config.yaml， 重新设置密码和对 阅读全文
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1、获取线程ID（线程是操作系统中最小的调度单位） import threading t = threading.currentThread() #线程ID print('Thread id : %d' % t.ident) #线程NAME print('Thread name : %s' % t. 阅读全文
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Openfst 弧的2个标注分别表示：消耗的输入、发出的输出，希腊字母<epsion>表示沿弧的空输入或空输出 FSM（Finite State Machines,有限状态机） 有限个状态 同一时刻只能处于同一个状态 不同状态可以互相转换 ==> 状态是无序的 FSA（Finite State ac 阅读全文
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默认安装方式 https://www.boost.org，官网下载 ***.tar.gz 离线安装包 sh ./bootstrap.sh 安装 ./b2 install 指定安装目录方式 https://www.boost.org，官网下载 ***.tar.gz 离线安装包 sh ./bootstr 阅读全文
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Git学废了吗 阅读全文
Git学废了吗 阅读全文
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np.mean(n:array , axis=..|-1)，axis=0|-1则squeeze第0维，axis默认返回所有数据均值 阅读全文
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引入，在使用kaldi语音识别框架时，碰到 import scipy.cluster.vq as vq (centroids, labels) = vq.kmeans2(data, self.K, minit="points", iter=100) 距离类型 1.欧式距离 2.曼哈顿距离 3.切比雪 阅读全文
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查看远程服务器编码locale，查看语言环境 设置utf-8即可 阅读全文
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基础介绍，后5项为基础5元素 Q = ['q0', 'q1', 'q2', 'q3'] # 状态集合 States，共 N 种状态 V = ['v0', 'v1'] # 观测集合 Observations，共 M 种观测值 I = [ 'i{}'.format(i) for i in range(5 阅读全文
基础介绍，后5项为基础5元素 Q = ['q0', 'q1', 'q2', 'q3'] # 状态集合 States，共 N 种状态 V = ['v0', 'v1'] # 观测集合 Observations，共 M 种观测值 I = [ 'i{}'.format(i) for i in range(5 阅读全文
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编译 将目标文件预处理、汇编、编译并链接形成可执行文件 g++ xxx 默认输出 a.out g++ xxx -o yyy 指定输出到 yyy 数据变量 数组 vector容器使用： #include vectora 创建一个动态数组a，a的默认初值为0 vectorb(a) 将a中的元素复制到b中 阅读全文
编译 将目标文件预处理、汇编、编译并链接形成可执行文件 g++ xxx 默认输出 a.out g++ xxx -o yyy 指定输出到 yyy 数据变量 数组 vector容器使用： #include vectora 创建一个动态数组a，a的默认初值为0 vectorb(a) 将a中的元素复制到b中 阅读全文
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模型保存一般是在epoch结束时保存一次，但这样会存在随机性，可能epoch结束波动比较大，通过在单个epoch中平均多次提升模型鲁棒性 以下为 model_avg 计算过程，通过直接修改 model_avg.state_dict()中storage部分值对应的地址，达到修改model_avg目的 阅读全文
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linux启动后台服务：nohup sh *** >your_log 2>&1 & 在shell脚本中，默认情况下，总是有三个文件处于打开状态，标准输入(键盘输入)、标准输出（输出到屏幕）、标准错误（也是输出到屏幕），它们分别对应的文件描述符是0，1，2 。 > 默认为标准输出重定向，与 1> 相同 阅读全文