onnx

游雁

2023-02-24 4daea3711063c64485be3c00eaa9727404549f51

 funasr/export/models/predictor/cif.py

@@ -109,7 +109,8 @@
   frames = torch.stack(list_frames, 1)

   list_ls = []

   len_labels = torch.round(alphas.sum(-1)).int()

   max_label_len = len_labels.max()

   max_label_len = len_labels.max().item()

   print("type: {}".format(type(max_label_len)))

   for b in range(batch_size):

      fire = fires[b, :]

      l = torch.index_select(frames[b, :, :], 0, torch.nonzero(fire >= threshold).squeeze())