onnx

游雁

2023-04-07 54409a2485f6b16300414277879148432146a758

onnx

 funasr/export/models/vad_realtime_transformer.py

@@ -52,11 +52,21 @@
    def with_vad(self):
        return True

    def get_dummy_inputs(self):
        length = 120
        text_indexes = torch.randint(0, self.embed.num_embeddings, (1, length))
    # def get_dummy_inputs(self):
    #     length = 120
    #     text_indexes = torch.randint(0, self.embed.num_embeddings, (1, length))
    #     text_lengths = torch.tensor([length], dtype=torch.int32)
    #     vad_mask = torch.ones(length, length, dtype=torch.float32)[None, None, :, :]
    #     sub_masks = torch.ones(length, length, dtype=torch.float32)
    #     sub_masks = torch.tril(sub_masks).type(torch.float32)
    #     return (text_indexes, text_lengths, vad_mask, sub_masks[None, None, :, :])

    def get_dummy_inputs(self, txt_dir):
        from funasr.modules.mask import vad_mask
        length = 10
        text_indexes = torch.tensor([[266757, 266757, 266757, 266757, 266757, 266757, 266757, 266757, 266757, 266757]], dtype=torch.int32)
        text_lengths = torch.tensor([length], dtype=torch.int32)
        vad_mask = torch.ones(length, length, dtype=torch.float32)[None, None, :, :]
        vad_mask = vad_mask(10, 3, dtype=torch.float32)[None, None, :, :]
        sub_masks = torch.ones(length, length, dtype=torch.float32)
        sub_masks = torch.tril(sub_masks).type(torch.float32)
        return (text_indexes, text_lengths, vad_mask, sub_masks[None, None, :, :])