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PaddlePaddle
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175f36f9
编写于
6月 20, 2018
作者:
Y
Yibing Liu
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差异文件
Expose number of threads for decoding
上级
93a7392b
变更
3
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
3 changed file
with
13 addition
and
6 deletion
+13
-6
fluid/DeepASR/decoder/pybind.cc
fluid/DeepASR/decoder/pybind.cc
+1
-1
fluid/DeepASR/examples/aishell/infer_by_ckpt.sh
fluid/DeepASR/examples/aishell/infer_by_ckpt.sh
+3
-3
fluid/DeepASR/infer_by_ckpt.py
fluid/DeepASR/infer_by_ckpt.py
+9
-2
未找到文件。
fluid/DeepASR/decoder/pybind.cc
浏览文件 @
175f36f9
...
...
@@ -41,7 +41,7 @@ PYBIND11_MODULE(post_latgen_faster_mapped, m) {
"and return the transcription."
)
.
def
(
"decode_batch"
,
(
std
::
vector
<
std
::
string
>
(
Decoder
::*
)(
std
::
string
,
std
::
vector
<
std
::
string
>
,
const
std
::
vector
<
std
::
vector
<
std
::
vector
<
kaldi
::
BaseFloat
>>>&
,
size_t
num_processes
))
&
Decoder
::
decode_batch
,
...
...
fluid/DeepASR/examples/aishell/infer_by_ckpt.sh
浏览文件 @
175f36f9
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
0,1
python
-u
../../infer_by_ckpt.py
--batch_size
48
\
--checkpoint
deep_asr.pass_20.checkpoint
\
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
2,3,4,5
python
-u
../../infer_by_ckpt.py
--batch_size
96
\
--checkpoint
checkpoints/
deep_asr.pass_20.checkpoint
\
--infer_feature_lst
data/test_feature.lst
\
--infer_label_lst
data/test_label.lst
\
--mean_var
data/aishell/global_mean_var
\
...
...
fluid/DeepASR/infer_by_ckpt.py
浏览文件 @
175f36f9
...
...
@@ -59,6 +59,11 @@ def parse_args():
type
=
int
,
default
=
1749
,
help
=
'Number of classes in label. (default: %(default)d)'
)
parser
.
add_argument
(
'--num_threads'
,
type
=
int
,
default
=
10
,
help
=
'The number of threads for decoding. (default: %(default)d)'
)
parser
.
add_argument
(
'--learning_rate'
,
type
=
float
,
...
...
@@ -189,7 +194,7 @@ def infer_from_ckpt(args):
exe
=
fluid
.
Executor
(
place
)
exe
.
run
(
fluid
.
default_startup_program
())
trg_trans
=
get_trg_trans
(
args
)
#
trg_trans = get_trg_trans(args)
# load checkpoint.
fluid
.
io
.
load_persistables
(
exe
,
args
.
checkpoint
)
...
...
@@ -238,7 +243,9 @@ def infer_from_ckpt(args):
probs
,
lod
=
lodtensor_to_ndarray
(
results
[
0
])
infer_batch
=
split_infer_result
(
probs
,
lod
)
decoder
.
decode_batch
(
name_lst
,
infer_batch
)
decoded
=
decoder
.
decode_batch
(
name_lst
,
infer_batch
,
args
.
num_threads
)
for
res
in
decoded
:
print
(
res
.
encode
(
"utf8"
))
if
args
.
post_matrix_path
is
not
None
:
for
index
,
sample
in
enumerate
(
infer_batch
):
key
=
name_lst
[
index
]
...
...
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