speechbrain使用hyperpyyaml库的注意事项

这篇博客翻译了speechbrain中关于hyperpyyaml中的官方帮助文档。大部分能理解，但是关于!new和!name的翻译解释不够清楚。

一 、 !new

!new是为了在加载yaml文件时，就创建文件中指定类的对象。比如

import torch
from hyperpyyaml import load_hyperpyyaml
 
yaml_string = """
enc_lin: !new:speechbrain.nnet.linear.Linear
    input_size: 128
    n_neurons: 256
    bias: False
"""
loaded_yaml = load_hyperpyyaml(yaml_string)
model = loaded_yaml["enc_lin"]
 
x = torch.rand(([8, 200, 128]))
y = model(x)
print(y.shape)
result:
(8,200,256)

相当于在程序中创建

model = speechbrain.nnet.linear.Linear(
    input_size=128,
    n_neurons=256,
    bias=False
)

效果是相同的。

二、!name

!name一般使用在以下两种情况下：

第一种：

与!new相反，倘若不需要在加载文件时，自动创建对象，则使用!name,比如以下情况

yaml_string = """
activation: !name:torch.nn.LeakyReLU
enc: !new:speechbrain.lobes.models.CRDNN.CRDNN
    activation: !ref <activation>
"""
'
运行
运行

激活函数activation不需要在加载文件时创建，因为在模型enc中，会对这个激活函数activation类进行创建对象。

第二种：

只是对一些普通函数的使用，比如

yaml_string="""
compute_cost: !name:speechbrain.nnet.losses.transducer_loss
    use_torchaudio: True
    blank_index: !ref <blank_index>
"""
 
"""
def transducer_loss(
    log_probs,
    blank_index,
    reduction="mean",
    use_torchaudio=True,
):
    pass
"""
 
 
hparams = load_hyperpyyaml(yaml_string)
log_probs = torch.rand((8, 200, 16))
 
hparams["compute_cost"](log_probs)

transducer_loss只是由def定义的普通函数，不需要其他多余的操作，加载完毕后，直接使用即可。