在 kaldi 中提取每帧所有 pdf-ids 的后验概率
Extracting posterior probabilities for all the pdf-ids per frame in kaldi
kaldi是否可以提取后验概率，对于每个
pdf-ids 在决策树中？我目前正在训练一个 CNN 模型，它可以复制 GMM 的结果。我的 CNN 目前仅接受训练以预测真实的 phone，这意味着如果使用多个 pdf-ids 来解码 phone..
，我将遇到麻烦
我目前正在提取后验概率
ali-to-pdf final.mdl ark:ali.1 ark:- | ali-to-post ark:- ark,t:-
打印出这样的东西：
0_1_1_1_1_1_1_1 [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ]
基于决策树：
这只给我最好的后验概率，而不是每帧的所有后验概率。是否有可能得到每帧所有 pdf-ids 的后验概率，而不是最好的？
你可能应该做类似
的事情
ali-to-pdf ark:1.ali 阿里, t:- | ali-to-post 方舟：- 方舟，t：输出
kaldi是否可以提取后验概率，对于每个 pdf-ids 在决策树中？我目前正在训练一个 CNN 模型，它可以复制 GMM 的结果。我的 CNN 目前仅接受训练以预测真实的 phone，这意味着如果使用多个 pdf-ids 来解码 phone..
，我将遇到麻烦我目前正在提取后验概率
ali-to-pdf final.mdl ark:ali.1 ark:- | ali-to-post ark:- ark,t:-
打印出这样的东西：
0_1_1_1_1_1_1_1 [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 2 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 1 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ] [ 0 1 ]
基于决策树：
这只给我最好的后验概率，而不是每帧的所有后验概率。是否有可能得到每帧所有 pdf-ids 的后验概率，而不是最好的？
你可能应该做类似
的事情ali-to-pdf ark:1.ali 阿里, t:- | ali-to-post 方舟：- 方舟，t：输出