shixian.shi
2024-02-22 5b38115da4f91576ee3b8dea625f6b4795cc112b
funasr/models/paraformer/decoder.py
@@ -116,6 +116,22 @@
            # x = residual + self.dropout(self.src_attn(x, memory, memory_mask))
        return x, tgt_mask, memory, memory_mask, cache
    def get_attn_mat(self, tgt, tgt_mask, memory, memory_mask=None, cache=None):
        residual = tgt
        tgt = self.norm1(tgt)
        tgt = self.feed_forward(tgt)
        x = tgt
        if self.self_attn is not None:
            tgt = self.norm2(tgt)
            x, cache = self.self_attn(tgt, tgt_mask, cache=cache)
            x = residual + x
        residual = x
        x = self.norm3(x)
        x_src_attn, attn_mat = self.src_attn(x, memory, memory_mask, ret_attn=True)
        return attn_mat
    def forward_one_step(self, tgt, tgt_mask, memory, memory_mask=None, cache=None):
        """Compute decoded features.
@@ -396,6 +412,46 @@
            ys.unsqueeze(0), ys_mask, x.unsqueeze(0), cache=state
        )
        return logp.squeeze(0), state
    def forward_asf2(
        self,
        hs_pad: torch.Tensor,
        hlens: torch.Tensor,
        ys_in_pad: torch.Tensor,
        ys_in_lens: torch.Tensor,
    ):
        tgt = ys_in_pad
        tgt_mask = myutils.sequence_mask(ys_in_lens, device=tgt.device)[:, :, None]
        memory = hs_pad
        memory_mask = myutils.sequence_mask(hlens, device=memory.device)[:, None, :]
        tgt, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = self.decoders[0](tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        attn_mat = self.model.decoders[1].get_attn_mat(tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        return attn_mat
    def forward_asf6(
        self,
        hs_pad: torch.Tensor,
        hlens: torch.Tensor,
        ys_in_pad: torch.Tensor,
        ys_in_lens: torch.Tensor,
    ):
        tgt = ys_in_pad
        tgt_mask = myutils.sequence_mask(ys_in_lens, device=tgt.device)[:, :, None]
        memory = hs_pad
        memory_mask = myutils.sequence_mask(hlens, device=memory.device)[:, None, :]
        tgt, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = self.decoders[0](tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        tgt, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = self.decoders[1](tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        tgt, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = self.decoders[2](tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        tgt, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = self.decoders[3](tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        tgt, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = self.decoders[4](tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        attn_mat = self.decoders[5].get_attn_mat(tgt, tgt_mask, memory, memory_mask)
        return attn_mat
    def forward_chunk(
        self,