Transformers 4.37 中文文档（七十七）（2）https://developer.aliyun.com/article/1564185
SEWForCTC
class transformers.SEWForCTC
( config target_lang: Optional = None )
参数
config（SEWConfig）- 具有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。 请查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。
SEW 模型在连接主义时间分类（CTC）顶部具有语言建模头。 SEW 是由 Felix Wu，Kwangyoun Kim，Jing Pan，Kyu Han，Kilian Q. Weinberger，Yoav Artzi 在Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition中提出的。
此模型继承自 PreTrainedModel。 请查看超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存等）。
此模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。 将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
forward
( input_values: Optional attention_mask: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None labels: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
input_values（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）- 输入原始语音波形的浮点值。 值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）。 要将数组准备成input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。 有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行卷积和注意力的掩码。 选择的掩码值在[0, 1]中：
- 1 表示
未掩码的标记， - 0 表示
掩码的标记。
- 什么是注意力掩码？
output_attentions（bool，可选）- 是否返回所有注意力层的注意力张量。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。output_hidden_states（bool，可选）- 是否返回所有层的隐藏状态。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。return_dict（bool，可选）- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。labels（形状为(batch_size, target_length)的torch.LongTensor，可选）- 用于连接主义时间分类的标签。 请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。 索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。 所有设置为-100的标签都被忽略（掩码），仅对[0, ..., config.vocab_size - 1]中的标签计算损失。
返回
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时）包含根据配置（SEWConfig）和输入的各种元素。
loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）- 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个+每层输出的一个）。
模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
注意力权重在注意力 SoftMax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
SEWForCTC 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。
虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例：
>>> from transformers import AutoProcessor, SEWForCTC >>> from datasets import load_dataset >>> import torch >>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation") >>> dataset = dataset.sort("id") >>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("asapp/sew-tiny-100k-ft-ls100h") >>> model = SEWForCTC.from_pretrained("asapp/sew-tiny-100k-ft-ls100h") >>> # audio file is decoded on the fly >>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... logits = model(**inputs).logits >>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) >>> # transcribe speech >>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids) >>> transcription[0] 'MISTER QUILTER IS THE APPOSTILE OF THE MIDDLE CLASSES AND WE ARE GLAD TO WELCOME HIS GOSPOLLE' >>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids >>> # compute loss >>> loss = model(**inputs).loss >>> round(loss.item(), 2) 0.42
SEWForSequenceClassification
class transformers.SEWForSequenceClassification
( config )
参数
config（SEWConfig）- 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。
在顶部带有序列分类头的 SEW 模型（一个线性层在池化输出上）用于类似 SUPERB 关键词检测的任务。
SEW 是由 Felix Wu、Kwangyoun Kim、Jing Pan、Kyu Han、Kilian Q. Weinberger、Yoav Artzi 在Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition中提出的。
这个模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库实现的通用方法（如下载或保存等）。
这个模型是 PyTorch 的torch.nn.Module子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
forward
( input_values: Optional attention_mask: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None labels: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
input_values(torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)） — 输入原始语音波形的浮点值。值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过声音文件库（pip install soundfile）。为了准备数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。attention_mask(torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选） — 用于避免在填充标记索引上执行卷积和注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]范围内：
- 对于未被
masked的标记为 1， - 对于被
masked的标记为 0。
- 什么是注意力掩码？
output_attentions(bool，可选） — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的attentions。output_hidden_states(bool，可选） — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。return_dict(bool，可选） — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。labels(torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选） — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
返回
transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时）包含各种元素，取决于配置（SEWConfig）和输入。
损失(torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，在提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。logits(torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)） — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。hidden_states(tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入的输出，+ 每层的输出）。
模型在每一层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。attentions(tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
SEWForSequenceClassification 前向方法，覆盖了__call__特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则会默默地忽略它们。
示例：
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, SEWForSequenceClassification >>> from datasets import load_dataset >>> import torch >>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation") >>> dataset = dataset.sort("id") >>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate >>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("anton-l/sew-mid-100k-ft-keyword-spotting") >>> model = SEWForSequenceClassification.from_pretrained("anton-l/sew-mid-100k-ft-keyword-spotting") >>> # audio file is decoded on the fly >>> inputs = feature_extractor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... logits = model(**inputs).logits >>> predicted_class_ids = torch.argmax(logits, dim=-1).item() >>> predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_ids] >>> predicted_label '_unknown_' >>> # compute loss - target_label is e.g. "down" >>> target_label = model.config.id2label[0] >>> inputs["labels"] = torch.tensor([model.config.label2id[target_label]]) >>> loss = model(**inputs).loss >>> round(loss.item(), 2) 9.52
SEW-D
原文链接：
huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/sew-d
概述
SEW-D（具有解耦注意力的压缩和高效 Wav2Vec）由 Felix Wu、Kwangyoun Kim、Jing Pan、Kyu Han、Kilian Q. Weinberger、Yoav Artzi 在无监督预训练语音识别中的性能效率权衡中提出。
该论文的摘要如下：
本文研究了预训练模型在自动语音识别（ASR）中的性能效率权衡。我们关注 wav2vec 2.0，并形式化了几种影响模型性能和效率的架构设计。综合我们所有的观察，我们引入了 SEW（压缩和高效 Wav2vec），这是一个预训练模型架构，在各种训练设置中在性能和效率两个维度上都有显著改进。例如，在 LibriSpeech 的 100h-960h 半监督设置下，SEW 相对于 wav2vec 2.0 实现了 1.9 倍的推理加速，词错误率相对减少了 13.5%。在类似的推理时间下，SEW 在不同模型大小下将词错误率降低了 25-50%。
此模型由anton-l贡献。
使用提示
- SEW-D 是一个接受与语音信号的原始波形对应的浮点数组的语音模型。
- SEWDForCTC 经过连接主义时间分类（CTC）微调，因此模型输出必须使用 Wav2Vec2CTCTokenizer 进行解码。
资源
- 音频分类任务指南
- 自动语音识别任务指南
SEWDConfig
class transformers.SEWDConfig
( vocab_size = 32 hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 squeeze_factor = 2 max_position_embeddings = 512 position_buckets = 256 share_att_key = True relative_attention = True pos_att_type = ('p2c', 'c2p') norm_rel_ebd = 'layer_norm' hidden_act = 'gelu_python' hidden_dropout = 0.1 activation_dropout = 0.1 attention_dropout = 0.1 feat_proj_dropout = 0.0 final_dropout = 0.1 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-07 feature_layer_norm_eps = 1e-05 feat_extract_norm = 'group' feat_extract_activation = 'gelu' conv_dim = (64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512) conv_stride = (5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1) conv_kernel = (10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1) conv_bias = False num_conv_pos_embeddings = 128 num_conv_pos_embedding_groups = 16 apply_spec_augment = True mask_time_prob = 0.05 mask_time_length = 10 mask_time_min_masks = 2 mask_feature_prob = 0.0 mask_feature_length = 10 mask_feature_min_masks = 0 ctc_loss_reduction = 'mean' ctc_zero_infinity = False use_weighted_layer_sum = False classifier_proj_size = 256 pad_token_id = 0 bos_token_id = 1 eos_token_id = 2 **kwargs )
参数
vocab_size(int, optional, defaults to 32) — SEW-D 模型的词汇量。定义了在调用SEWD时可以表示的不同标记数量。hidden_size(int, optional, defaults to 768) — 编码器层和池化层的维度。num_hidden_layers(int, optional, defaults to 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。num_attention_heads(int, optional, defaults to 12) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。intermediate_size(int, optional, defaults to 3072) — Transformer 编码器中“中间”（即前馈）层的维度。squeeze_factor(int, optional, defaults to 2) — 编码器后的序列长度下采样因子和变压器后的上采样因子。max_position_embeddings(int, optional, defaults to 512) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一（例如 512、1024 或 2048）。position_buckets(int, optional, defaults to 256) — 相对位置嵌入的最大大小。share_att_key(bool, optional, defaults toTrue) — 是否与 c2p 和 p2c 共享注意力键。relative_attention(bool, optional, defaults toTrue) — 是否使用相对位置编码。pos_att_type(Tuple[str], optional, defaults to("p2c", "c2p")) — 相对位置注意力的类型，可以是("p2c", "c2p")的组合，例如("p2c")，("p2c", "c2p")，("p2c", "c2p")。norm_rel_ebd(str, optional, defaults to"layer_norm") — 是否在相对嵌入中使用层归一化（如果是，则为"layer_norm"）hidden_act(strorfunction, optional, defaults to"gelu_python") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，支持"gelu"、"relu"、"selu"、"gelu_python"和"gelu_new"。hidden_dropout(float, optional, defaults to 0.1) — 已弃用。模型不使用，将在未来版本中移除。activation_dropout(float, optional, defaults to 0.1) — 嵌入、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。attention_dropout(float, optional, defaults to 0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。final_dropout(float, optional, defaults to 0.1) — SEWDForCTC 最终投影层的 dropout 概率。initializer_range(float, optional, defaults to 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态初始化器的标准差。layer_norm_eps(float, optional, defaults to 1e-7) — 变压器编码器中层归一化层使用的 epsilon。feature_layer_norm_eps(float, optional, defaults to 1e-5) — 特征编码器后的层归一化使用的 epsilon。feat_extract_norm(str, optional, defaults to"group") — 应用于特征编码器中 1D 卷积层的规范化。"group"表示仅对第一个 1D 卷积层进行组归一化，"layer"表示对所有 1D 卷积层进行层归一化。feat_proj_dropout(float, optional, defaults to 0.0) — 特征编码器输出的 dropout 概率。feat_extract_activation(str,optional, defaults to“gelu”) -- 特征提取器中 1D 卷积层的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，支持“gelu”、“relu”、“selu”和“gelu_new”`。conv_dim(Tuple[int]orList[int], optional, defaults to(64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512)) — 定义特征编码器中每个 1D 卷积层的输入和输出通道数的整数元组。conv_dim的长度定义了 1D 卷积层的数量。conv_stride(Tuple[int]orList[int], optional, defaults to(5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1)) — 定义特征编码器中每个 1D 卷积层的步幅的整数元组。conv_stride的长度定义了卷积层的数量，并且必须与conv_dim的长度匹配。conv_kernel(Tuple[int]orList[int], optional, defaults to(10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1)) — 定义特征编码器中每个 1D 卷积层的卷积核大小的整数元组。conv_kernel的长度定义了卷积层的数量，并且必须与conv_dim的长度匹配。conv_bias(bool, optional, defaults toFalse) — 1D 卷积层是否具有偏置。num_conv_pos_embeddings(int, optional, defaults to 128) — 卷积位置嵌入的数量。定义了 1D 卷积位置嵌入层的卷积核大小。num_conv_pos_embedding_groups(int, optional, defaults to 16) — 1D 卷积位置嵌入层的组数。apply_spec_augment(bool, optional, defaults toTrue) — 是否对特征编码器的输出应用SpecAugment数据增强。参考SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition。mask_time_prob(float, 可选, 默认为 0.05) — 沿时间轴的所有特征向量的百分比（介于 0 和 1 之间），将被掩盖。掩盖过程在该轴上生成”mask_time_problen(time_axis)/mask_time_length”个独立的掩码。如果从每个特征向量被选择为要掩盖的向量跨度的起始的概率推理， mask_time_prob *应为prob_vector_start*mask_time_length。请注意，重叠可能会降低掩盖向量的实际百分比。只有在apply_spec_augment为 True 时才相关。mask_time_length(int, 可选, 默认为 10) — 沿时间轴的向量跨度长度。mask_time_min_masks(int, 可选, 默认为 2) — 沿时间轴生成的长度为mask_feature_length的掩码的最小数量，每个时间步，与mask_feature_prob无关。只有在”mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length < mask_time_min_masks”时才相关。mask_feature_prob(float, 可选, 默认为 0.0) — 沿特征轴的所有特征向量的百分比（介于 0 和 1 之间），将被掩盖。掩盖过程在该轴上生成”mask_feature_problen(feature_axis)/mask_time_length”个独立的掩码。如果从每个特征向量被选择为要掩盖的向量跨度的起始的概率推理， mask_feature_prob *应为prob_vector_start*mask_feature_length。请注意，重叠可能会降低掩盖向量的实际百分比。只有在apply_spec_augment为 True 时才相关。mask_feature_length(int, 可选, 默认为 10) — 沿特征轴的向量跨度长度。mask_feature_min_masks(int, 可选, 默认为 0) — 沿特征轴生成的长度为mask_feature_length的掩码的最小数量，每个时间步，与mask_feature_prob无关。只有在”mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_feature_length < mask_feature_min_masks”时才相关。diversity_loss_weight(int, 可选, 默认为 0.1) — 代码本多样性损失组件的权重。ctc_loss_reduction(str, 可选, 默认为"sum") — 指定应用于torch.nn.CTCLoss输出的减少方式。只有在训练 SEWDForCTC 实例时才相关。ctc_zero_infinity(bool, 可选, 默认为False) — 是否将torch.nn.CTCLoss的无限损失和相关梯度置零。当输入太短无法与目标对齐时，主要会发生无限损失。只有在训练 SEWDForCTC 实例时才相关。use_weighted_layer_sum(bool, 可选, 默认为False) — 是否使用具有学习权重的层输出的加权平均。只有在使用 Wav2Vec2ForSequenceClassification 实例时才相关。classifier_proj_size(int, 可选, 默认为 256) — 分类前的投影维度，用于标记均值池化。
这是用于存储 SEWDModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个 SEW-D 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 SEW-D asapp/sew-d-tiny-100k架构的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。
示例：
>>> from transformers import SEWDConfig, SEWDModel >>> # Initializing a SEW-D asapp/sew-d-tiny-100k style configuration >>> configuration = SEWDConfig() >>> # Initializing a model (with random weights) from the asapp/sew-d-tiny-100k style configuration >>> model = SEWDModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config
to_dict
( )
将此实例序列化为 Python 字典。
SEWDModel
class transformers.SEWDModel
( config: SEWDConfig )
参数
config(SEWDConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。
裸 SEW-D 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的顶部头。SEW-D 是由 Felix Wu、Kwangyoun Kim、Jing Pan、Kyu Han、Kilian Q. Weinberger、Yoav Artzi 在Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition中提出的。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存等）。
此模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
forward
( input_values: Optional attention_mask: Optional = None mask_time_indices: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
input_values(torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得值，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）。要将数组准备为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息，请参见 Wav2Vec2Processor.call()。attention_mask(torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行卷积和注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：
- 对于未被掩码的标记为
1， - 对于被掩码的标记为
0。
- 什么是注意力掩码？
output_attentions(bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。output_hidden_states(bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。return_dict(bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置(SEWDConfig)和输入的不同元素。
last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor）- 模型最后一层的隐藏状态序列。hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的输出+每一层的输出）。
模型在每一层的输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
SEWDModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。
虽然前向传递的步骤需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例：
>>> from transformers import AutoProcessor, SEWDModel >>> import torch >>> from datasets import load_dataset >>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation") >>> dataset = dataset.sort("id") >>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("asapp/sew-d-tiny-100k-ft-ls100h") >>> model = SEWDModel.from_pretrained("asapp/sew-d-tiny-100k-ft-ls100h") >>> # audio file is decoded on the fly >>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... outputs = model(**inputs) >>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state >>> list(last_hidden_states.shape) [1, 292, 384]
Transformers 4.37 中文文档（七十七）（4）https://developer.aliyun.com/article/1564188
