采用示例https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/master/example/speech_recognition

訓(xùn)練命令為

python main.py --configfile deepspeech.cfg

在文件stt_layer_warpctc.py的 net = mx.sym.Concat(*fc_seq, dim=0) 這一行的下面添加一行，

mx.viz.print_summary(net, shape={"data": (1, 1600, 161)})

即可以打印出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不過(guò)打印結(jié)果有點(diǎn)恐怖，居然有292020行，也就是29萬(wàn)多行，貼不出來(lái)，貼一下直接網(wǎng)頁(yè)就卡死了

我還是想辦法，把參數(shù)改小一點(diǎn)，比如在deepspeech.cfg中，把參數(shù)改為：

buckets = [20, 40]
num_rnn_layer = 3
num_hidden_rnn_list = [1760, 1760, 1760]

上面的語(yǔ)句也相應(yīng)的改為

mx.viz.print_summary(net, shape={"data": (1, 40, 161)})

打印出來(lái)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也挺大的，1150行，還是粘不下，我上傳到了百度網(wǎng)盤(pán)

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1uJ_0_vmgVBTW7fSkYIM_uw?
提取碼：7rvv

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上面這一行也可以采用?mx.viz.plot_network(net, shape={"data": (1, 40, 161)}).view()，會(huì)把網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保存為一個(gè)pdf文件，我把該pdf文件上傳到了?https://download.csdn.net/download/zhqh100/12116047，可以參考一下

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上面的方法有點(diǎn)弱，但是上傳到CSDN的資源自己居然無(wú)法刪除(感覺(jué)好惡心)，，只好先留著

另一種打印方法是在文件stt_layer_warpctc.py的 “return net” 前添加一行

mx.viz.plot_network(net, shape={"data": (1, 40, 161), "label":(1, 183)}).view()

也會(huì)把網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保存為一個(gè)pdf文件，我也上傳到了

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1uJ_0_vmgVBTW7fSkYIM_uw?
提取碼：7rvv

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上面代碼中的參數(shù)值，我是在文件stt_io_bucketingiter.py中，

self.provide_label = [('label', (self.batch_size, self.maxLabelLength))]

這一行的下面添加了打印

print(self.provide_data)
print(self.provide_label)

獲取到的

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本文完

?

return mx.io.DataBatch(data_all, label_all, pad=0,bucket_key=self.buckets[i],provide_data=provide_data,provide_label=self.provide_label)

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mxnet deepspeech网络结构打印的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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