paddlespeech.s2t.modules.align 模块

class paddlespeech.s2t.modules.align.BatchNorm1D(num_features, momentum=0.9, epsilon=1e-05, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCL', name=None)[来源]

基础： BatchNorm1D

方法

`__call__`(inputs, *kwargs)	将self作为一个函数调用。
`add_parameter`(name, parameter)	添加一个参数实例。
`add_sublayer`(name, sublayer)	添加一个子层实例。
`apply`(fn)	递归地将 `fn` 应用到每个子层（由 `.sublayers()` 返回）以及自身。
`buffers`([include_sublayers])	返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
`children`()	返回一个迭代器，遍历直接子层。
`clear_gradients`()	清除此层所有参数的梯度。
`create_parameter`(shape[, attr, dtype, ...])	为该层创建参数。
`create_tensor`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`create_variable`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`eval`()	将该层及其所有子层设置为评估模式。
`extra_repr`()	该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
`forward`(input)	定义每次调用时执行的计算。
`full_name`()	此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
`load_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
`named_buffers`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
`named_children`()	返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
`named_parameters`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
`named_sublayers`([prefix, include_self, ...])	返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
`parameters`([include_sublayers])	返回当前层及其子层的所有参数的列表。
`register_buffer`(name, tensor[, persistable])	将一个张量注册为该层的缓冲区。
`register_forward_post_hook`(hook)	为层注册一个前向后钩子。
`register_forward_pre_hook`(hook)	为层注册一个前向预钩子。
`set_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
`set_state_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
`state_dict`([destination, include_sublayers, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
`sublayers`([include_self])	返回子层的列表。
`to`([device, dtype, blocking])	通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
`to_static_state_dict`([destination, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
`train`()	将此层及其所有子层设置为训练模式。

向后
注册状态字典钩子

class paddlespeech.s2t.modules.align.Conv1D(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode='zeros', weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCL')[来源]

基础： Conv1D

方法

`__call__`(inputs, *kwargs)	将self作为一个函数调用。
`add_parameter`(name, parameter)	添加一个参数实例。
`add_sublayer`(name, sublayer)	添加一个子层实例。
`apply`(fn)	递归地将 `fn` 应用到每个子层（由 `.sublayers()` 返回）以及自身。
`buffers`([include_sublayers])	返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
`children`()	返回一个迭代器，遍历直接子层。
`clear_gradients`()	清除此层所有参数的梯度。
`create_parameter`(shape[, attr, dtype, ...])	为该层创建参数。
`create_tensor`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`create_variable`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`eval`()	将该层及其所有子层设置为评估模式。
`extra_repr`()	该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
`forward`(x)	定义每次调用时执行的计算。
`full_name`()	此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
`load_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
`named_buffers`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
`named_children`()	返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
`named_parameters`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
`named_sublayers`([prefix, include_self, ...])	返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
`parameters`([include_sublayers])	返回当前层及其子层的所有参数的列表。
`register_buffer`(name, tensor[, persistable])	将一个张量注册为该层的缓冲区。
`register_forward_post_hook`(hook)	为层注册一个前向后钩子。
`register_forward_pre_hook`(hook)	为层注册一个前向预钩子。
`set_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
`set_state_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
`state_dict`([destination, include_sublayers, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
`sublayers`([include_self])	返回子层的列表。
`to`([device, dtype, blocking])	通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
`to_static_state_dict`([destination, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
`train`()	将此层及其所有子层设置为训练模式。

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注册状态字典钩子

class paddlespeech.s2t.modules.align.Conv2D(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode='zeros', weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCHW')[来源]

基础： Conv2D

方法

`__call__`(inputs, *kwargs)	将self作为一个函数调用。
`add_parameter`(name, parameter)	添加一个参数实例。
`add_sublayer`(name, sublayer)	添加一个子层实例。
`apply`(fn)	递归地将 `fn` 应用到每个子层（由 `.sublayers()` 返回）以及自身。
`buffers`([include_sublayers])	返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
`children`()	返回一个迭代器，遍历直接子层。
`clear_gradients`()	清除此层所有参数的梯度。
`create_parameter`(shape[, attr, dtype, ...])	为该层创建参数。
`create_tensor`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`create_variable`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`eval`()	将该层及其所有子层设置为评估模式。
`extra_repr`()	该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
`forward`(x)	定义每次调用时执行的计算。
`full_name`()	此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
`load_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
`named_buffers`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
`named_children`()	返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
`named_parameters`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
`named_sublayers`([prefix, include_self, ...])	返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
`parameters`([include_sublayers])	返回当前层及其子层的所有参数的列表。
`register_buffer`(name, tensor[, persistable])	将一个张量注册为该层的缓冲区。
`register_forward_post_hook`(hook)	为层注册一个前向后钩子。
`register_forward_pre_hook`(hook)	为层注册一个前向预钩子。
`set_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
`set_state_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
`state_dict`([destination, include_sublayers, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
`sublayers`([include_self])	返回子层的列表。
`to`([device, dtype, blocking])	通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
`to_static_state_dict`([destination, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
`train`()	将此层及其所有子层设置为训练模式。

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注册状态字典钩子

class paddlespeech.s2t.modules.align.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, sparse=False, weight_attr=None, name=None)[来源]

基础： Embedding

方法

`__call__`(inputs, *kwargs)	将self作为一个函数调用。
`add_parameter`(name, parameter)	添加一个参数实例。
`add_sublayer`(name, sublayer)	添加一个子层实例。
`apply`(fn)	递归地将 `fn` 应用到每个子层（由 `.sublayers()` 返回）以及自身。
`buffers`([include_sublayers])	返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
`children`()	返回一个迭代器，遍历直接子层。
`clear_gradients`()	清除此层所有参数的梯度。
`create_parameter`(shape[, attr, dtype, ...])	为该层创建参数。
`create_tensor`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`create_variable`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`eval`()	将该层及其所有子层设置为评估模式。
`extra_repr`()	该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
`forward`(x)	定义在每次调用时执行的计算。
`full_name`()	此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
`load_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
`named_buffers`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
`named_children`()	返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
`named_parameters`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
`named_sublayers`([prefix, include_self, ...])	返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
`parameters`([include_sublayers])	返回当前层及其子层的所有参数的列表。
`register_buffer`(name, tensor[, persistable])	将一个张量注册为该层的缓冲区。
`register_forward_post_hook`(hook)	为层注册一个前向后钩子。
`register_forward_pre_hook`(hook)	为层注册一个前向预钩子。
`set_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
`set_state_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
`state_dict`([destination, include_sublayers, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
`sublayers`([include_self])	返回子层的列表。
`to`([device, dtype, blocking])	通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
`to_static_state_dict`([destination, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
`train`()	将此层及其所有子层设置为训练模式。

向后
注册状态字典钩子

class paddlespeech.s2t.modules.align.LayerNorm(normalized_shape, epsilon=1e-05, weight_attr=None, bias_attr=None, name=None)[来源]

基础： LayerNorm

方法

`__call__`(inputs, *kwargs)	将self作为一个函数调用。
`add_parameter`(name, parameter)	添加一个参数实例。
`add_sublayer`(name, sublayer)	添加一个子层实例。
`apply`(fn)	递归地将 `fn` 应用到每个子层（由 `.sublayers()` 返回）以及自身。
`buffers`([include_sublayers])	返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
`children`()	返回一个迭代器，遍历直接子层。
`clear_gradients`()	清除此层所有参数的梯度。
`create_parameter`(shape[, attr, dtype, ...])	为该层创建参数。
`create_tensor`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`create_variable`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`eval`()	将该层及其所有子层设置为评估模式。
`extra_repr`()	该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
`forward`(input)	定义每次调用时执行的计算。
`full_name`()	此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
`load_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
`named_buffers`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
`named_children`()	返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
`named_parameters`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
`named_sublayers`([prefix, include_self, ...])	返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
`parameters`([include_sublayers])	返回当前层及其子层的所有参数的列表。
`register_buffer`(name, tensor[, persistable])	将一个张量注册为该层的缓冲区。
`register_forward_post_hook`(hook)	为层注册一个前向后钩子。
`register_forward_pre_hook`(hook)	为层注册一个前向预钩子。
`set_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
`set_state_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
`state_dict`([destination, include_sublayers, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
`sublayers`([include_self])	返回子层的列表。
`to`([device, dtype, blocking])	通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
`to_static_state_dict`([destination, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
`train`()	将此层及其所有子层设置为训练模式。

向后
注册状态字典钩子

class paddlespeech.s2t.modules.align.Linear(in_features, out_features, weight_attr=None, bias_attr=None, name=None)[来源]

基数： Linear

方法

`__call__`(inputs, *kwargs)	将self作为一个函数调用。
`add_parameter`(name, parameter)	添加一个参数实例。
`add_sublayer`(name, sublayer)	添加一个子层实例。
`apply`(fn)	递归地将 `fn` 应用到每个子层（由 `.sublayers()` 返回）以及自身。
`buffers`([include_sublayers])	返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
`children`()	返回一个迭代器，遍历直接子层。
`clear_gradients`()	清除此层所有参数的梯度。
`create_parameter`(shape[, attr, dtype, ...])	为该层创建参数。
`create_tensor`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`create_variable`([name, persistable, dtype])	为该层创建张量。
`eval`()	将该层及其所有子层设置为评估模式。
`extra_repr`()	该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
`forward`(input)	定义每次调用时执行的计算。
`full_name`()	此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
`load_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
`named_buffers`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
`named_children`()	返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
`named_parameters`([prefix, include_sublayers])	返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
`named_sublayers`([prefix, include_self, ...])	返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
`parameters`([include_sublayers])	返回当前层及其子层的所有参数的列表。
`register_buffer`(name, tensor[, persistable])	将一个张量注册为该层的缓冲区。
`register_forward_post_hook`(hook)	为层注册一个前向后钩子。
`register_forward_pre_hook`(hook)	为层注册一个前向预钩子。
`set_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
`set_state_dict`(state_dict[, use_structured_name])	从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
`state_dict`([destination, include_sublayers, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
`sublayers`([include_self])	返回子层的列表。
`to`([device, dtype, blocking])	通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
`to_static_state_dict`([destination, ...])	获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
`train`()	将此层及其所有子层设置为训练模式。

向后
注册状态字典钩子