shixian.shi
2024-01-22 97c601d03931b6f8e0c9fb16dd510bae9a6e6bdc
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],