MFCCデータを入力として使用し、音素ラベル（音素値を整数に変換したもの）をターゲット出力として使用しています。 私はTensorflow CTC関数を使用するために利用できる音素ラベルからスパーステンソルを作成しようとしています。私は受け付けておりTensorflowのCTCLossが範囲外インデックスを指している
エラーは次のとおりです。 InvalidArgumentError (see above for traceback): label SparseTensor is not valid: indices[1] = [1,0] is out of bounds: need 0 <= index < [1,9] [[Node: CTCLoss = CTCLoss[ctc_merge_repeated=true, preprocess_collapse_repeated=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](transpose_1, _recv_targets/indices_0, _recv_targets/values_0, _recv_sequence_length_0)]]
これに対する解決策を見つけることができません。私の次元や他の何かのエラーを作ったのですか？
プログラムのためのコードはここにある： https://github.com/shardulparab97/Speech-Recog/blob/master/model2.py
- input_valの大きさである（1,9,13）
- CTC関数への入力を与える機能sparse_tuple_fromは：
def sparse_tuple_from(sequences, dtype=np.int32): #Create a sparse representention of x. #Args: # sequences: a list of lists of type dtype where each element is a #sequence #Returns: # A tuple with (indices, values, shape) # indices = [] values = [] #print ("SEQUENCES IN FUNCTION:",sequences) for n, seq in enumerate(sequences): indices.extend(zip([n] * len(matrix(seq)), range(len(matrix(seq))))) values.extend([seq]) indices = np.asarray(indices, dtype=np.int32) values = np.asarray(values, dtype=dtype) shape = np.asarray([len(sequences), np.asarray(indices).max(0)[1] + 1], dtype=np.int32) return indices, values, shape