游雁
2024-01-25 bcb17b71d6d0aaf12b395b1f6e8f6a1fb5040917
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],