WhisperBackbone 模型

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WhisperBackbone 类

keras_hub.models.WhisperBackbone(
    vocabulary_size,
    num_layers,
    num_heads,
    hidden_dim,
    intermediate_dim,
    num_mels=80,
    dropout=0.0,
    max_encoder_sequence_length=3000,
    max_decoder_sequence_length=448,
    dtype=None,
    **kwargs
)

用于语音的 Whisper 编码器-解码器网络。

此类实现了 "Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision" 中描述的基于 Transformer 的编码器-解码器模型。它包含嵌入查找和 Transformer 层，但不包含用于预测下一个 token 的头部。

默认构造函数提供了一个完全可定制、随机初始化的 Whisper 模型，可以具有任意数量的层、头部和嵌入维度。要加载预设架构和权重，请使用 from_preset() 构造函数。

免责声明：预训练模型按"原样"提供，不带任何形式的保证或条件。底层模型由第三方提供，并受独立许可证约束，可在此处查看。

参数

• vocabulary_size: int。token 词汇表的大小。
• num_layers: int。Transformer 编码器层和 Transformer 解码器层的数量。
• num_heads: int。每个 Transformer 的注意力头数量。隐藏维度必须能被注意力头数量整除。
• hidden_dim: int。Transformer 编码和池化层的维度。
• intermediate_dim: int。每个 Transformer 中两层前馈网络中第一层 Dense 层的输出维度。
• num_mels: int。梅尔频率滤波器数量。默认为 80。
• dropout: float。Transformer 编码器的 Dropout 概率。
• max_encoder_sequence_length: int。音频编码器可以处理的最大序列长度。由于编码器中的第二个卷积层将序列长度减半（步长为 2），我们将 max_encoder_sequence_length // 2 用作位置嵌入层的序列长度。
• max_decoder_sequence_length: int。文本解码器可以处理的最大序列长度。
• dtype: string 或 keras.mixed_precision.DTypePolicy。用于模型计算和权重的 dtype。请注意，某些计算（如 Softmax 和层归一化）无论 dtype 如何，始终以 float32 精度执行。

示例

input_data = {
    "encoder_features": np.ones(shape=(1, 12, 80), dtype="int32"),
    "decoder_token_ids": np.ones(shape=(1, 12), dtype="int32"),
    "decoder_padding_mask": np.array(
        [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]]
    ),
}

# Randomly initialized Whisper encoder-decoder model with a custom config.
model = keras_hub.models.WhisperBackbone(
    vocabulary_size=51864,
    num_layers=4,
    num_heads=4,
    hidden_dim=256,
    intermediate_dim=512,
    max_encoder_sequence_length=128,
    max_decoder_sequence_length=128,
)
model(input_data)

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from_preset 方法

WhisperBackbone.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Backbone。

预设是一个包含配置、权重和其他文件资源的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

1. 内置预设标识符，例如 'bert_base_en'
2. Kaggle Models 句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
3. Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
4. 本地预设目录的路径，例如 './bert_base_en'

此构造函数可以通过以下两种方式调用：从基类调用，例如 keras_hub.models.Backbone.from_preset()；或从模型类调用，例如 keras_hub.models.GemmaBackbone.from_preset()。如果从基类调用，返回对象的子类将从预设目录中的配置推断。

对于任何 Backbone 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 来列出类中所有可用的内置预设。

参数

• preset: string。内置预设标识符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本地目录路径。
• load_weights: bool。如果 True，权重将被加载到模型架构中。如果 False，权重将被随机初始化。

示例

# Load a Gemma backbone with pre-trained weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a Bert backbone with a pre-trained config and random weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "bert_base_en",
    load_weights=False,
)