1、sorted 排序 lambda函数也叫匿名函数，即，函数没有具体的名称。冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。此时用在排序功能上，可以根据data中的...
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1、sorted 排序 lambda函数也叫匿名函数，即，函数没有具体的名称。冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。此时用在排序功能上，可以根据data中的...
替换recognize.py文件中cuda() --> cpu()，预测过程不需要调用GPU，虽然慢一点，但是在GPU紧张的时候也可以进行预测，将GPU资源尽量留给训练过程。...
直接在notebook上执行 在终端执行 安装调试工具ipdb （彩色显示，默认pdb无彩色显示） 设置断点使用方法： 进入ipdb调试状态 常用命令： n 执行下...
百度也推出了类似Kaggle的比赛平台，每天免费赠送10小时GPU训练算力，配备工业级NVIDIA Tesla V100 GPU资源。不过目前只支持百度自己的PaddlePa...
Kaggle提供一个Public API（即应用程序编程接口），可以用来更便捷的创建数据集、Notebooks，以及连接上Kaggle。与Kaggle的公共API进行交互的最...
根据前面的工程，首先编译了kaldi工具，利用speech_data（即aishell1数据集，只是删除了一层wav目录），完成了stage 0、1、2步骤，主要是数据准备与...
注册Kaggle账户，可以用gmail，或者其他邮箱，国内注册验证码显示不出，可用谷歌访问助手注册（https://www.kaggle.com[https://www.ka...
一、通过修改训练配置，进行新一轮训练 预测之后的结果： 正确率：87% 词错误率：13.7% 模型总参数量： 17321344 二、通过修改训练配置，进行新一轮训练 ...
首先查看当前虚拟环境 搜索python版本 创建新的虚拟环境，并定义python版本为3.8 切换进入 tensorflow-gpu_py38 环境 安装 tensorflo...
读入已训练好并保存的模型 列出所有键值 打印出当前保存的epoch数 统计模型参数量方法（一） 统计state_dict内包含的参数数量 输出结果： 打印optim_dict...
二、LFR_m、LFR_n参数设置 为了更方便调试LFR_m、LFR_n参数的设置，将训练、开发集的json做些精简： 原始训练集：120098条语音 精简后： 9条语音 原...
按照如此配置进行了训练，LFR_m = 1，LFR_n = 6，batch_frames = 30000 当时GPU Memory占用约为 6831 MiB 当时运行到Ep...
一、batch_frames 参数设置 为了更方便测试batch_frames参数的设置，训练之前，将第3步单独写为train.sh文件，并将训练、开发集的json做些精简：...
问题： 运行recognize.py预测时出现 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character '\u751...
问题： 预测过程中，出现json读取、写入中文字符的时候，出现解码错误！ 解决方法： 当json中有中文字符串时: open时加上encoding=‘utf-8'， dump...
