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

訓練命令為

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)})

即可以打印出網絡結構，不過打印結果有點恐怖，居然有292020行，也就是29萬多行，貼不出來，貼一下直接網頁就卡死了

我還是想辦法，把參數改小一點，比如在deepspeech.cfg中，把參數改為：

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

上面的語句也相應的改為

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

打印出來的網絡結構，也挺大的，1150行，還是粘不下，我上傳到了百度網盤

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()，會把網絡結構保存為一個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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上面的方法有點弱，但是上傳到CSDN的資源自己居然無法刪除(感覺好惡心)，，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()

也會把網絡結構保存為一個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

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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