Secure your code as it's written. Use Snyk Code to scan source code in minutes - no build needed - and fix issues immediately.
def create_ports():
input_ports = {
'log_probs': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)
}),
'targets': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)
})
}
output_ports = {
'loss': NeuralType(None)
}
return input_ports, output_ports
def create_ports():
input_ports = {
'tensor': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(ChannelTag),
2: AxisType(TimeTag)
})
}
output_ports = {
'tensor': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)
})
}
return input_ports, output_ports
def create_ports():
input_ports = {}
output_ports = {
"audio_signal": NeuralType({0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)}),
"a_sig_length": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}),
"transcripts": NeuralType({0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)}),
"transcript_length": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)})
}
return input_ports, output_ports
def create_ports():
input_ports = {
"log_probs": NeuralType({0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)})
}
output_ports = {
"predictions": NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)
})
}
return input_ports, output_ports
def create_ports():
input_ports = {
'targets': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)
}),
'encoder_outputs': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)
}, optional=True)
}
output_ports = {
'log_probs': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)
}),
'attention_weights': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
def create_ports():
input_ports = {
'encoder_outputs': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag),
}, optional=True)
}
output_ports = {
'predictions': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)
}),
'attention_weights': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(TimeTag)
})
}
return input_ports, output_ports
def create_ports():
input_ports = {
'log_probs': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)
}),
'targets': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)
})
}
output_ports = {
'loss': NeuralType(None)
}
return input_ports, output_ports
def create_ports():
input_ports = {
'encoder_hidden': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)
}),
'encoder_outputs': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag)
}),
'input_lens': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
}),
'src_ids': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag)
}),
# 'tgt_lens': NeuralType({
# 0: AxisType(BatchTag),
# 1: AxisType(ChannelTag)
# }),
'targets': NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(ChannelTag), # the number of slots
2: AxisType(TimeTag)
}),
}
def create_ports():
input_ports = {
"logits": NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(TimeTag),
2: AxisType(ChannelTag),
3: AxisType(ChannelTag)
}),
"targets": NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(ChannelTag),
2: AxisType(TimeTag)
}),
"mask": NeuralType({
0: AxisType(BatchTag),
1: AxisType(ChannelTag)
}),
}
output_ports = {"loss": NeuralType(None)}
return input_ports, output_ports