fp16

游雁

2024-02-23 8827e26b8d487f123f8d7d5cbd8d00b81dcefcff

 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],