TOLD/SOND: remove typeguard dependency. (#801)

Zhihao Du

2023-08-03 6fb84e4bf2219ff3b5a701282b15fea373fc2251

TOLD/SOND: remove typeguard dependency. (#801)

 funasr/datasets/collate_fn.py

@@ -6,8 +6,6 @@

import numpy as np
import torch
from typeguard import check_argument_types
from typeguard import check_return_type
from funasr.modules.nets_utils import pad_list, pad_list_all_dim


@@ -89,7 +87,6 @@
            not_sequence: Collection[str] = (),
            max_sample_size=None
    ):
        assert check_argument_types()
        self.float_pad_value = float_pad_value
        self.int_pad_value = int_pad_value
        self.not_sequence = set(not_sequence)
@@ -120,7 +117,6 @@
) -> Tuple[List[str], Dict[str, torch.Tensor]]:
    """Concatenate ndarray-list to an array and convert to torch.Tensor.
    """
    assert check_argument_types()
    uttids = [u for u, _ in data]
    data = [d for _, d in data]

@@ -146,7 +142,6 @@
            output[key + "_lengths"] = lens

    output = (uttids, output)
    assert check_return_type(output)
    return output



 funasr/layers/label_aggregation.py

@@ -1,7 +1,6 @@
import torch
from typing import Optional
from typing import Tuple
from typeguard import check_argument_types
from torch.nn import functional as F
from funasr.modules.nets_utils import make_pad_mask

@@ -86,7 +85,6 @@
        self,
        hop_length: int = 8,
    ):
        assert check_argument_types()
        super().__init__()

        self.hop_length = hop_length

 funasr/models/e2e_diar_sond.py

@@ -13,7 +13,6 @@
import numpy as np
import torch
from torch.nn import functional as F
from typeguard import check_argument_types

from funasr.modules.nets_utils import to_device
from funasr.modules.nets_utils import make_pad_mask
@@ -69,7 +68,6 @@
        freeze_encoder: bool = False,
        onfly_shuffle_speaker: bool = True,
    ):
        assert check_argument_types()

        super().__init__()


 funasr/tasks/diar.py

@@ -13,8 +13,6 @@
import numpy as np
import torch
import yaml
from typeguard import check_argument_types
from typeguard import check_return_type

from funasr.datasets.collate_fn import DiarCollateFn
from funasr.datasets.preprocessor import CommonPreprocessor
@@ -341,7 +339,6 @@
        [Collection[Tuple[str, Dict[str, np.ndarray]]]],
        Tuple[List[str], Dict[str, torch.Tensor]],
    ]:
        assert check_argument_types()
        # NOTE(kamo): int value = 0 is reserved by CTC-blank symbol
        return DiarCollateFn(float_pad_value=0.0, int_pad_value=-1)

@@ -349,7 +346,6 @@
    def build_preprocess_fn(
            cls, args: argparse.Namespace, train: bool
    ) -> Optional[Callable[[str, Dict[str, np.array]], Dict[str, np.ndarray]]]:
        assert check_argument_types()
        if args.use_preprocessor:
            retval = CommonPreprocessor(
                train=train,
@@ -379,7 +375,6 @@
            )
        else:
            retval = None
        assert check_return_type(retval)
        return retval

    @classmethod
@@ -398,7 +393,6 @@
            cls, train: bool = True, inference: bool = False
    ) -> Tuple[str, ...]:
        retval = ()
        assert check_return_type(retval)
        return retval

    @classmethod
@@ -438,7 +432,6 @@

    @classmethod
    def build_model(cls, args: argparse.Namespace):
        assert check_argument_types()
        if isinstance(args.token_list, str):
            with open(args.token_list, encoding="utf-8") as f:
                token_list = [line.rstrip() for line in f]
@@ -546,7 +539,6 @@
            initialize(model, args.init)
            logging.info(f"Init model parameters with {args.init}.")

        assert check_return_type(model)
        return model

    # ~~~~~~~~~ The methods below are mainly used for inference ~~~~~~~~~
@@ -569,7 +561,6 @@
            device: Device type, "cpu", "cuda", or "cuda:N".

        """
        assert check_argument_types()
        if config_file is None:
            assert model_file is not None, (
                "The argument 'model_file' must be provided "