仁迷
2023-03-15 62f88ea941e0c7904954e9936cf8fc462fecbcd9
funasr/models/decoder/sanm_decoder.py
@@ -94,6 +94,47 @@
        if self.self_attn:
            if self.normalize_before:
                tgt = self.norm2(tgt)
            x, _ = self.self_attn(tgt, tgt_mask)
            x = residual + self.dropout(x)
        if self.src_attn is not None:
            residual = x
            if self.normalize_before:
                x = self.norm3(x)
            x = residual + self.dropout(self.src_attn(x, memory, memory_mask))
        return x, tgt_mask, memory, memory_mask, cache
    def forward_chunk(self, tgt, tgt_mask, memory, memory_mask=None, cache=None):
        """Compute decoded features.
        Args:
            tgt (torch.Tensor): Input tensor (#batch, maxlen_out, size).
            tgt_mask (torch.Tensor): Mask for input tensor (#batch, maxlen_out).
            memory (torch.Tensor): Encoded memory, float32 (#batch, maxlen_in, size).
            memory_mask (torch.Tensor): Encoded memory mask (#batch, maxlen_in).
            cache (List[torch.Tensor]): List of cached tensors.
                Each tensor shape should be (#batch, maxlen_out - 1, size).
        Returns:
            torch.Tensor: Output tensor(#batch, maxlen_out, size).
            torch.Tensor: Mask for output tensor (#batch, maxlen_out).
            torch.Tensor: Encoded memory (#batch, maxlen_in, size).
            torch.Tensor: Encoded memory mask (#batch, maxlen_in).
        """
        # tgt = self.dropout(tgt)
        residual = tgt
        if self.normalize_before:
            tgt = self.norm1(tgt)
        tgt = self.feed_forward(tgt)
        x = tgt
        if self.self_attn:
            if self.normalize_before:
                tgt = self.norm2(tgt)
            if self.training:
                cache = None
            x, cache = self.self_attn(tgt, tgt_mask, cache=cache)
@@ -108,7 +149,6 @@
        return x, tgt_mask, memory, memory_mask, cache
class FsmnDecoderSCAMAOpt(BaseTransformerDecoder):
    """
@@ -980,7 +1020,7 @@
            new_cache = cache["decode_fsmn"]
        for i in range(self.att_layer_num):
            decoder = self.decoders[i]
            x, tgt_mask, memory, memory_mask, c_ret = decoder(
            x, tgt_mask, memory, memory_mask, c_ret = decoder.forward_chunk(
                x, None, memory, None, cache=new_cache[i]
            )
            new_cache[i] = c_ret
@@ -989,14 +1029,14 @@
            for i in range(self.num_blocks - self.att_layer_num):
                j = i + self.att_layer_num
                decoder = self.decoders2[i]
                x, tgt_mask, memory, memory_mask, c_ret = decoder(
                x, tgt_mask, memory, memory_mask, c_ret = decoder.forward_chunk(
                    x, None, memory, None, cache=new_cache[j]
                )
                new_cache[j] = c_ret
        for decoder in self.decoders3:
            x, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = decoder(
            x, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = decoder.forward_chunk(
                x, None, memory, None, cache=None
            )
        if self.normalize_before: