dcos

游雁

2023-06-29 bc723ea200144bd6fa8a5dff4b9a780feda144fc

 funasr/models/decoder/sanm_decoder.py

@@ -7,7 +7,6 @@

from funasr.modules.streaming_utils import utils as myutils
from funasr.models.decoder.transformer_decoder import BaseTransformerDecoder
from typeguard import check_argument_types

from funasr.modules.attention import MultiHeadedAttentionSANMDecoder, MultiHeadedAttentionCrossAtt
from funasr.modules.embedding import PositionalEncoding
@@ -181,7 +180,6 @@
            tf2torch_tensor_name_prefix_tf: str = "seq2seq/decoder",
            embed_tensor_name_prefix_tf: str = None,
    ):
        assert check_argument_types()
        super().__init__(
            vocab_size=vocab_size,
            encoder_output_size=encoder_output_size,
@@ -838,7 +836,6 @@
        tf2torch_tensor_name_prefix_torch: str = "decoder",
        tf2torch_tensor_name_prefix_tf: str = "seq2seq/decoder",
    ):
        assert check_argument_types()
        super().__init__(
            vocab_size=vocab_size,
            encoder_output_size=encoder_output_size,
@@ -956,13 +953,13 @@
        """
        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, :]
        if chunk_mask is not None:
            memory_mask = memory_mask * chunk_mask
            if tgt_mask.size(1) != memory_mask.size(1):
                memory_mask = torch.cat((memory_mask, memory_mask[:, -2:-1, :]), dim=1)

        memory = hs_pad
        memory_mask = myutils.sequence_mask(hlens, device=memory.device)[:, None, :]

        x = tgt
        x, tgt_mask, memory, memory_mask, _ = self.decoders(