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 />
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