Test model
To test this model run the following code:
from datasets import load_dataset<br /> from transformers import Wav2Vec2ForCTC<br /> import torchaudio<br /> import torch<br /> ds = load_dataset("patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")<br /> model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("patrickvonplaten/wav2vec2_tiny_random")<br /> def load_audio(batch):<br /> batch["samples"], _ = torchaudio.load(batch["file"])<br /> return batch<br /> ds = ds.map(load_audio)<br /> input_values = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence([torch.tensor(x[0]) for x in ds["samples"][:10]], batch_first=True)<br /> # forward<br /> logits = model(input_values).logits<br /> pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)<br /> # dummy loss<br /> dummy_labels = pred_ids.clone()<br /> dummy_labels[dummy_labels == model.config.pad_token_id] = 1 # can't have CTC blank token in label<br /> dummy_labels = dummy_labels[:, -(dummy_labels.shape[1] // 4):] # make sure labels are shorter to avoid "inf" loss (can still happen though...)<br /> loss = model(input_values, labels=dummy_labels).loss<br />
收录说明：
1、本网页并非 patrickvonplaten/wav2vec2_tiny_random 官网网址页面，此页面内容编录于互联网，只作展示之用；2、如果有与 patrickvonplaten/wav2vec2_tiny_random 相关业务事宜，请访问其网站并获取联系方式；3、本站与 patrickvonplaten/wav2vec2_tiny_random 无任何关系，对于 patrickvonplaten/wav2vec2_tiny_random 网站中的信息，请用户谨慎辨识其真伪。4、本站收录 patrickvonplaten/wav2vec2_tiny_random 时，此站内容访问正常，如遇跳转非法网站，有可能此网站被非法入侵或者已更换新网址，导致旧网址被非法使用,5、如果你是网站站长或者负责人，不想被收录请邮件删除：i-hu#Foxmail.com （#换@）
前往AI网址导航
声明：本文来自AIGC网址导航投稿，不代表微浪网立场，版权归原作者所有，欢迎分享本文，转载请保留出处！
