install requirements automatically

游雁

2024-03-25 817ff41fbc5afbde346db62ad5e28e33178a622a

 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],