update docs

雾聪

2024-03-03 26f70e6b328e8df32e2ac1d8ba3a38c7cf7bdf29

 runtime/python/onnxruntime/funasr_onnx/utils/utils.py

@@ -2,12 +2,10 @@

import functools
import logging
import pickle
from pathlib import Path
from typing import Any, Dict, Iterable, List, NamedTuple, Set, Tuple, Union

import re
import torch
import numpy as np
import yaml
try:
@@ -27,14 +25,15 @@
    n_batch = len(xs)
    if max_len is None:
        max_len = max(x.size(0) for x in xs)
    pad = xs[0].new(n_batch, max_len, *xs[0].size()[1:]).fill_(pad_value)

    # pad = xs[0].new(n_batch, max_len, *xs[0].size()[1:]).fill_(pad_value)
    # numpy format
    pad = (np.zeros((n_batch, max_len)) + pad_value).astype(np.int32)
    for i in range(n_batch):
        pad[i, : xs[i].size(0)] = xs[i]
        pad[i, : xs[i].shape[0]] = xs[i]

    return pad


'''
def make_pad_mask(lengths, xs=None, length_dim=-1, maxlen=None):
    if length_dim == 0:
        raise ValueError("length_dim cannot be 0: {}".format(length_dim))
@@ -67,7 +66,7 @@
        )
        mask = mask[ind].expand_as(xs).to(xs.device)
    return mask

'''

class TokenIDConverter():
    def __init__(self, token_list: Union[List, str],