如何在 pytorch 中正确使用 CTC Loss with GRU？

Question

我正在尝试创建 ASR，我仍在学习，我只是在尝试使用一个简单的 GRU：

MySpeechRecognition(
  (gru): GRU(128, 128, num_layers=5, batch_first=True, dropout=0.5)
  (dropout): Dropout(p=0.3, inplace=False)
  (fc1): Linear(in_features=128, out_features=512, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=512, out_features=28, bias=True)
)

将每个输出分类为可能的字母之一 + space + 空白。

然后我使用 CTC 损失函数和 Adam 优化器：

lr = 5e-4
criterion = nn.CTCLoss(blank=28, zero_infinity=False)
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)

在我的训练循环中（我只显示有问题的区域）：

output, h = mynet(specs, h)
print(output.size())
output = F.log_softmax(output, dim=2)
output = output.transpose(0,1)
# calculate the loss and perform backprop
loss = criterion(output, labels, input_lengths, label_lengths)
loss.backward()

我收到这个错误：

---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-133-5e47e7b03a46> in <module>
     42         output = output.transpose(0,1)
     43         # calculate the loss and perform backprop
---> 44         loss = criterion(output, labels, input_lengths, label_lengths)
     45         loss.backward()
     46         # `clip_grad_norm` helps prevent the exploding gradient problem in RNNs / LSTMs.

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py in __call__(self, *input, **kwargs)
    548             result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
    549         else:
--> 550             result = self.forward(*input, **kwargs)
    551         for hook in self._forward_hooks.values():
    552             hook_result = hook(self, input, result)

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py in forward(self, log_probs, targets, input_lengths, target_lengths)
   1309     def forward(self, log_probs, targets, input_lengths, target_lengths):
   1310         return F.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths, self.blank, self.reduction,
-> 1311                           self.zero_infinity)
   1312 
   1313 # TODO: L1HingeEmbeddingCriterion

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py in ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths, blank, reduction, zero_infinity)
   2050     """
   2051     return torch.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths, blank, _Reduction.get_enum(reduction),
-> 2052                           zero_infinity)
   2053 
   2054 

RuntimeError: blank must be in label range

我不确定为什么会收到此错误。我尝试更改为

labels.float()

谢谢。

Answer 1

您的模型预测了 28 个 class，因此模型的输出大小为 [batch_size、seq_len、28]（或 [seq_len, batch_size, 28] 用于给定 CTC 损失的对数概率）。在 nn.CTCLoss 中，您设置了 blank=28，这意味着空白标签是索引为 28 的 class。要获取空白标签的对数概率，您可以将其索引为 output[:, :, 28]，但这不起作用，因为该索引超出范围，因为有效索引为 0 到 27。

输出中的最后一个 class 位于索引 27，因此它应该是 blank=27:

criterion = nn.CTCLoss(blank=27, zero_infinity=False)

如何在 pytorch 中正确使用 CTC Loss with GRU？

How to correctly use CTC Loss with GRU in pytorch?

pytorch

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