Стд 120м расшифровка: Как расшифровывается аббревиатура СТД-120М?

Содержание

Инструменты и оборудование для обработки дерева и металла

Подбор подшипника по размерам подобрать онлайн (видео)

Многообразие видов и форм опорных узлов затрудняет выбор конкретного из них. Осуществить подбор подшипника по размерам из таблицы можно в режиме онлайн. На самом деле определиться не так сложно. Для это необходимо провести простую процедуру измерения уже имеющейся детали, которую требуется заменить или воспользоваться уже известными параметрами. Если соблюдать правила, подобрать конкретную модель и заказать ее покупку можно не выходя из дома. Как это сделать, чтобы не ошибиться при приобретении новых запчастей, рассмотрим подробно.

Блок: 1/8 | Кол-во символов: 539
Источник: https://mirpl.ru/blog/sklad-obzor/podbor-podshipnika-kak-nayti-i-podobrat-onlayn-po-/

Читать далее →

Токарный станок по дереву — как превратить хобби в профессию

Виды
Технические характеристики
Устройство
Модель СТД-120М

Ручная обработка древесины с приданием ей округлых форм — трудоемкий процесс. Чаще используются токарные деревообрабатывающие станки. Они напоминают оборудование, с помощью которого обрабатываются металлические изделия, но есть функциональные отличия. Так, в станке по дереву нет автоматической подачи резца к заготовке, все необходимо проводить вручную. Оборудование имеет меньшую мощность, вес.

Блок: 1/6 | Кол-во символов: 578
Источник: https://derevo-s.ru/oborudovanie/stanki/tokarnyj-stanok-po-derevu

Читать далее →

Метрическая резьба — размеры, таблица с диаметром и шагом

Для соединения различных элементов довольно часто применяются крепежные резьбовые изделия. Метрическая резьба — винтовая нарезка на наружной или внутренней поверхности, которая характеризуется довольно большим количеством различных особенностей. Получаемая винтовая нарезка получила свое название по причине измерения геометрических параметров в миллиметрах. Метрическая резьба (размеры в таблицу заносят для того, чтобы упростить поиск наиболее подходящих крепежных изделий) может нарезаться на цилиндрическую и коническую поверхность.

Блок: 1/7 | Кол-во символов: 541
Источник: https://tokar.guru/metallicheskie-izdeliya/metricheskaya-rezba-razmery-tablica-s-diametrom-i-shagom.html

Читать далее →

Выпиливание лобзиком, перенос чертежей для чудо-лобзика на фанеру: рассматриваем развернуто

После окончания монтажных работ в предбаном помещении, есть возможность добавить декоративные элементы. В данном мастер-классе мы сделаем фигурную вырезку из фанеры на потолок. Фирмы, работающие на заказ, предоставляют недешевые услуги по лазерной резке фанеры. Однако разработать эскиз и довести дело до конца можно своими руками, при этом результат получится совершенно уникальным и авторским.

Блок: 1/21 | Кол-во символов: 395
Источник: https://nkkconsult.ru/chudo-lobzik-dlya-vypilivaniya-vypilivanie-lobzikom-perenos.html

Читать далее →

Металлическая листовая рифлёная сталь ГОСТ 8568-77: распишем главное

Рифленый лист, для изготовления которого может быть использован различный металл, относится к категории облицовочного материала. За последние несколько лет металлические листы с нанесенным на поверхность рифлением различного типа находят все большее применение во многих сферах деятельности. Так, из таких изделий производят напольные покрытия, обладающие противоскользящим эффектом, используют их в качестве отделочного материала, а листы с рифлением, изготовленные из алюминия, кроме этого, находят широкое применение в мебельной и автомобильной промышленности.

Рифленный нержавеющий лист на полу

Блок: 1/5 | Кол-во символов: 601
Источник: http://met-all.org/metalloprokat/listovoj/list-riflenyj-chechevitsa-stalnoj-gost.html

Читать далее →

Классификация и виды профнастила для стройки — что необходимо знать

Если специалист современной строительной сферы знает все виды профлиста, он без малейших затруднений может браться за выполнение любых задач, связанных с использованием этого популярнейшего стройматериала.

Блок: 1/4 | Кол-во символов: 206
Источник: http://tutmet. ru/vse-vidy-proflista-raznovidnost-tipy.html

Читать далее →

Станок для гибки арматуры — назначение, описание, виды

Специальный станок для гибки арматуры существенно облегчает труд арматурщика. При этом подобное оборудование имеет доступную стоимость и отличается простотой применения.

Блок: 1/4 | Кол-во символов: 170
Источник: http://tutmet.ru/stanok-gibki-armatury-gw40-mga.html

Читать далее →

Станки для изготовления дубликатов для обычных ключей и домофонов — изучайте с нами

Изготовление ключей – это проверенный временем метод зарабатывания денег. Рынок насыщен подобными предприятиями. Но, несмотря на высокий уровень конкуренции, специалисты советуют открыть мастерскую по изготовлению ключей, тем, кто хочет организовать собственный бизнес с минимальными вложениями, приносящий, пусть небольшой, но стабильный доход.

Блок: 1/8 | Кол-во символов: 346
Источник: https://namillion.com/izgotovlenie-klyuchej. html

Читать далее →

Создание токарного станка по дереву своими руками: изучаем вопрос

Испокон веков дерево верой и правдой служило людям. Древесина является предметом труда мастера по изготовлению столярных изделий. Особенно большой популярностью пользуются вещи, сделанные на токарном станке. Многие токари-металлисты любят точить дерево. Умение работать на металлорежущем оборудовании мотивирует их изготовить токарный по дереву своими руками для домашней мастерской.

Блок: 1/3 | Кол-во символов: 383
Источник: https://pochini.guru/tehnika/tokarnyiy-stanok-po-derevu

Читать далее →

Как выбрать клеевой пистолет для рукоделия — познаем по пунктам

Клеевой термопистолет – очень полезный инструмент и для работы профессионального строителя, и в руках домашнего мастера либо творческого человека. Монтажные работы, мелкий ремонт и восстановление разбитых или сломанных вещей, создание предметов творчества и детских поделок – все эти задачи успешно решаются с помощью такого приспособления.

Блок: 1/8 | Кол-во символов: 342
Источник: https://vyborok.com/luchshie-kleevyie-termopistoletyi/

Читать далее →

цена за погонный метр, характеристики, фото

Предназначена для укрытия мебели и полов во время проведения ремонтных работ, для гидроизоляции кровли, полов, подвальных и чердачных помещений и др. Ширина рулона 1,5 м в 2 слоя (рукав). Произведено по ТУ 22.21.30−001−1117847295389−2017

Состав

полиэтилен.

Расшифровка маркировки

120 мк – толщина пленки в микронах.

Условия доставки и возможные услуги:

Брал для покрытия плиточных полов на период шпатлёвки стен. Укладывал в 2 слоя, если разрезать вдоль шва (распустить), а между слоями бумагу, чтобы плитку не повредить, смягчить удары от падающих инструментов.Достоинства: Не дорогая. Для временного покрытия строительных конструкций от грязи, шпатлёвки, раствора сойдёт. В меру прочная.Недостатки: Слегка имеет запах горелого полиэтилена. Об этом написано в характеристиках. А также неоднородное заполнение по слою плёнки, имеет вкрапинки, в виде точек разного размера.

Пленка техническая полиэтиленовая Изостронг 120 мкм 3 м рукав 1,5 м, пог. м в Санкт-Петербурге представлен в интернет-магазине Петрович по отличной цене. Перед оформлением онлайн заказа рекомендуем ознакомиться с описанием, характеристиками, отзывами.Купить пленка техническая полиэтиленовая Изостронг 120 мкм 3 м рукав 1,5 м, пог.м в интернет-магазине Петрович в Санкт-Петербурге.Оформить и оплатить заказ можно на официальном сайте Петрович. Условия продажи, доставки и цены на товар пленка техническая полиэтиленовая Изостронг 120 мкм 3 м рукав 1,5 м, пог.м действительны в Санкт-Петербурге.

Компания J-Tech Digital® специализируется на производстве высококачественных продуктов для распространения аудио- и видеоконтента как в жилых, так и в коммерческих целях. За последние десять лет компания J-Tech Digital была ключевым компонентом в создании недорогих и высококачественных аудио-видео устройств, доступных для потребителей в различных отраслях, включая медицину, коммерческую и бытовую сферы. Присоединяйтесь к семье J-Tech Digital и узнайте, почему более 10 миллионов довольных клиентов доверяют J-Tech Digital в предоставлении передовых технологий и превосходного обслуживания клиентов.

Описание:
Кодировщики и декодеры AV Over IP серии J-Tech Digital IP200 — идеальные инструменты для создания матрицы HDMI over IP. Используя кодирование H.264, серия IP200 позволяет создавать на сетевом коммутаторе видеоматрицу с разрешением от N до N 1080p. Каждый декодер JTECH-IP200D оснащен локальным выходным портом HDMI для мониторинга на исходном устройстве. Прилагаемое управляющее программное обеспечение также включает предварительный просмотр видео в реальном времени для каждого сигнала.
Сгруппируйте несколько кодеров JTECH-IP200E вместе, чтобы создать видеостену в вашей матрице. Пользователи могут создавать видеостены с конфигурациями до 5 x 5 дисплеев (всего 25 дисплеев) и создавать уникальные впечатления от просмотра. Пользователи также могут направлять аудио, ИК и RS-232 независимо от видео с помощью управляющего программного обеспечения.
Дополнительные функции включают возможность извлекать звук из декодеров IP200D через аудиопорты 3,5 мм для максимальной гибкости устройства и записывать поток сигнала через USB-порт, имеющийся на каждом декодере.
Характеристики:
• Видеоматрица N-to-N 1080p
• Предварительный просмотр видео в реальном времени через веб-интерфейс
• Функция кодировщика HDMI Output Pass-Thru Port
• Групповые кодировщики для создания видеостены ( до 5×5 )
• Независимая аудио/ИК/RS-232 маршрутизация
• Масштабирование выходного разрешения ( 1080p | 720p )
• Поддержка Audio Breakout
• Запись на USB (только декодер)
• Поддерживает протокол RTSP, RTP, HTTPFLV, UDP, TCP
Технические характеристики:
• Видеовыход – (1) выход HDMI (гнездо типа A)
• Разрешение выхода HDMI – до 1080p при 60 Гц 4:4:4 10/12 бит
• Аудиовыход – (1) аудиовыход (RCA L+R)
• Управление – 1 USB-накопитель | 1 х RS232 | 1 х ИК-ВХОД | 1 х ИК-выход | 1 х ЛВС (
PoE )
• Разъемы управления – 1 x USB Type-A | 1 х 3-контактный клеммный блок | 2 х 3,5 мм | 1 разъем RJ-45
• Стандарт декодирования видео – H. 264
• Дальность передачи – до 393 футов
• Блок питания – вход: 100–240 В переменного тока, 50/60 Гц | Выход: 12 В постоянного тока 1 А; PoE поддерживается
• Размеры ( ШxВxГ ) – 5,98 дюйма x 0,83 дюйма x 3,94 дюйма
Комплект поставки:
• (1) декодер JTECH-IP200D
• (2) x Монтажные проушины с 2 винтами
• (1) 3-контактная клеммная колодка
NeMo/conformer_transducer_bpe.yaml на главной · NVIDIA/NeMo · GitHub

# Он содержит значения по умолчанию для обучения модели ASR Conformer-Transducer, большого размера (~ 120M) с потерями преобразователя и кодированием подслов.
# Архитектура и конфигурация обучения:
# Параметры обучения по умолчанию в этой конфигурации установлены для эффективного размера пакета 2K. Чтобы обучить его с меньшим эффективным
# размеры партий, возможно, вам потребуется перенастроить параметры обучения или использовать более высокие accumulation_grad_batches.
# Вот рекомендуемые конфиги для разных вариантов Конформера-Преобразователя, остальные параметры такие же как в этом конфиге.
#
# +————-+———-+———+———-+– —————————+————————–+
# | Модель | д_модель | n_heads | n_слоев | распад веса | пред_скрытый/совместный_скрытый |
# +=============+=========+========+===========+== ============+==========================+
# | Малый (14M)| 176 | 4 | 16 | 0,0 | 320 |
# +————-+———-+——–+———–+– —————————+————————–+
# | Средний (32M)| 256 | 4 | 16 | 1е-3 | 640 |
# +————-+———-+——–+———–+– —————————+————————–+
# | Большой (120M)| 512 | 8 | 17 | 1е-3 | 640 |
# +————————————————————- —————————+————————–+
#
# Вы можете найти больше информации о Conformer-Transducer здесь: https://docs. nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/asr/models.html#conformer-transducer
# Предварительно обученные модели Conformer-Transducer можно найти здесь: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/asr/results.html
# Контрольную точку большой модели, обученной на NeMo ASRSET по этому рецепту, можно найти здесь: https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:nemo:stt_en_conformer_transducer_large
наименование: “Конформер-Преобразователь-БПЭ”
модель:
Sample_rate: 16000
calculate_eval_loss: false # образцы eval могут быть очень длинными и исчерпать память. Отключите вычисление потерь преобразователя во время проверки/тестирования с помощью этого флага.
log_prediction: true # включает регистрацию выборочных прогнозов в выходных данных во время обучения
skip_nan_grad: ложь
модель_по умолчанию:
enc_hidden: ${model.encoder.d_model}
пред_скрытый: 640
совместный_скрытый: 640
поезд_дс:
путь_файла_манифеста: ???
Sample_rate: ${model. sample_rate}
batch_size: 16 # вы можете увеличить batch_size, если ваша память позволяет
перемешивание: правда
количество_работников: 8
pin_memory: правда
use_start_end_token: ложь
trim_silence: ложь
max_duration: 16.7 # он установлен для LibriSpeech, вам может потребоваться обновить его для вашего набора данных
мин_продолжительность: 0,1
# архивированные наборы данных
is_tarred: ложь
tarred_audio_filepaths: ноль
перемешать_n: 2048
# параметры группировки
Bucketing_strategy: “synced_randomized”
Bucketing_batch_size: ноль
валидация_дс:
путь_файла_манифеста: ???
Sample_rate: ${model. sample_rate}
размер_пакета: 16
перемешивание: ложь
количество_работников: 8
pin_memory: правда
use_start_end_token: ложь
тест_дс:
manifest_filepath: ноль
Sample_rate: ${model.sample_rate}
размер_пакета: 16
перемешивание: ложь
количество_работников: 8
pin_memory: правда
use_start_end_token: ложь
# Более подробную информацию о том, как обучить токенизатор, можно найти по адресу: /scripts/tokenizers/process_asr_text_tokenizer. py
Токенизатор :
директор: ??? # путь к каталогу, который содержит либо tokenizer.model (bpe), либо vocab.txt (для wpe)
тип: bpe # Может быть либо bpe (токенизатор SentencePiece), либо wpe (токенизатор WordPiece)
препроцессор:
_target_: nemo.collections.asr.modules.AudioToMelSpectrogramPreprocessor
Sample_rate: ${model.sample_rate}
нормализовать: “per_feature”
размер_окна: 0,025
окно_шаг: 0,01
окно: “ханн”
Особенности: 80
n_fft: 512
фрейм_сращивание: 1
дизеринг: 0,00001
pad_to: 0
спец_аугмент:
_target_: nemo. collections.asr.modules.SpectrogramAugmentation
freq_masks: 2 # установить на ноль, чтобы отключить
time_masks: 10 # установите ноль, чтобы отключить
частота_ширина: 27
время_ширина: 0,05
кодировщик :
_target_: nemo.collections.asr.modules.ConformerEncoder
feat_in: ${model.preprocessor.features}
feat_out: -1 # вы можете установить его, если вам нужен другой размер вывода, отличный от d_model по умолчанию
n_слоев: 17
d_model: 512
# Параметры подвыборки
подвыборка: шаг # vggnet, шаг, штабелирование или stacking_norm, dw_striding
subsampling_factor: 4 # должен быть равен степени 2 для шага и vggnet
subsampling_conv_channels: -1 # установите значение -1, чтобы сделать его равным d_model
causal_downsampling: ложь
# Параметры уменьшения: Может использоваться для добавления еще одного слоя субдискретизации в заданной позиции.
# Двукратное сокращение ускорит обучение и вывод речи, сохраняя при этом аналогичный WER.
# Добавление в конце даст лучший WER, а добавление в начале даст лучшее ускорение.
сокращение: null # объединение, пошаговое или нуль
reduce_position: null # Индекс блока энкодера или -1 для субдискретизации в конце энкодера
коэффициент_редукции: 1
# Параметры модуля прямой связи
ff_expansion_factor: 4
# Параметры многоголового модуля внимания
self_attention_model: rel_pos # rel_pos или abs_pos
n_heads: 8 # может потребоваться меньшее значение для d_models меньшего размера
# [слева, справа] указывает количество шагов, которые будут видны слева и справа от каждого шага во внимании к себе
att_context_size: [-1, -1] # -1 означает неограниченный контекст
att_context_style: обычный # обычный или chunked_limited
xscaling: true # масштабирует входные вложения на sqrt(d_model)
untie_biases: true # развязывает смещения слоев TransformerXL
pos_emb_max_len: 5000
# Параметры модуля свертки
conv_kernel_size: 31
conv_norm_type: ‘batch_norm’ # batch_norm или layer_norm или groupnormN (N указывает количество групп)
# conv_context_size может быть “причинным” или списком из двух целых чисел, тогда как conv_context_size[0]+conv_context_size[1]+1==conv_kernel_size
# null означает [(kernel_size-1)//2, (kernel_size-1)//2], а ‘causal’ означает [(kernel_size-1), 0]
conv_context_size: ноль
### регуляризация
отсев: 0,1 # Отсев, используемый в большинстве модулей Conformer
dropout_pre_encoder: 0. 1 # Отсев, используемый до кодировщика
dropout_emb: 0.0 # Отсев, используемый для встраивания
dropout_att: 0.1 # Отсев для многоголовых модулей внимания
декодер:
_target_: nemo.collections.asr.modules.RNNTDecoder
normalization_mode: null # В настоящее время для экспорта поддерживается только null.
random_state_sampling: false # Случайная выборка состояния: https://arxiv.org/pdf/1910.11455.pdf
Blank_as_pad: true # Этот флаг должен быть установлен для поддержки экспорта моделей RNNT + эффективный вывод.
преднет:
пред_скрытый: ${model.model_defaults.pred_hidden}
pred_rnn_layers: 1
t_max: ноль
отсев: 0,2
соединение:
_target_: nemo.collections.asr.modules.RNNTJoint
log_softmax: null # ‘null’ установит его автоматически в соответствии с устройством CPU/GPU
save_memory: false # резко замедляет обучение, но может сохранить часть памяти
# Объединяет расчет прогнозируемой сети + объединенную сеть + убыток + расчет WER
# для подпакетов размером `fused_batch_size`.
# Когда для этого флага установлено значение true, `batch_size` в *_ds считается просто размером пакета `encoder`.
# `fused_batch_size` – это фактический размер партии расчетной сети, объединенной сети и потерь преобразователя.
# Использование здесь небольших значений сохранит много памяти во время обучения, но также замедлит обучение.
# Оптимальное соотношение fused_batch_size : *_ds.batch_size равно 1:1.
# Однако для сохранения памяти это соотношение может быть 1:8 или даже 1:16.
# Крайнего случая 1:B (т.е. fused_batch_size=1) следует избегать, так как скорость обучения будет очень низкой.
fuse_loss_wer: правда
fused_batch_size: 16
совместная сеть:
совместный_скрытый: ${model.model_defaults.joint_hidden}
активация: “relu”
отсев: 0,2
расшифровка:
стратегия: “greedy_batch” # может быть greedy, greedy_batch, beam, tsd, alsd.
# конфигурация жадной стратегии
жадный:
макс_символов: 10
# конфигурация стратегии луча
балка:
размер_луча: 2
return_best_hypothesis: Ложь
score_norm: правда
tsd_max_sym_exp: 50 # для синхронного декодирования по времени
alsd_max_target_len: 2. 0 # для синхронного декодирования длины выравнивания
потеря:
loss_name: “по умолчанию”
warprnnt_numba_kwargs:
# Регуляризация FastEmit: https://arxiv.org/abs/2010.11148
# Вы можете включить FastEmit, чтобы уменьшить задержку модели для потоковой передачи
fastemit_lambda: 0.0 # Рекомендуемые значения должны быть в диапазоне [1e-4, 1e-2], 0,001 — хорошее начало.
зажим: -1. 0 # если > 0, применяет ограничение градиента в диапазоне [-зажим, зажим] только для тензора соединения.
# Добавляет гауссовский шум к градиентам декодера, чтобы избежать переобучения
вариационный_шум:
старт_шаг: 0
стандарт: 0,0
оптимум:
имя: Адамв
л: 5,0
# аргументы оптимизатора
бета: [0,9, 0,98]
вес_распада: 1e-3
# настройка планировщика
график:
название: NoamAnnealing
d_model: ${model. encoder.d_model}
# переопределение конфигурации планировщика
прогрев_шагов: 10000
коэффициент прогрева: ноль
мин_лр: 1e-6
трейнер:
устройства: -1 # количество графических процессоров, -1 будет использовать все доступные графические процессоры
число_узлов: 1
макс_эпохи: 500
max_steps: -1 # вычисляется во время выполнения, если не установлено
val_check_interval: 1. 0 # Установите значение 0,25 для проверки 4 раза за эпоху или int для количества итераций
ускоритель: авто
стратегия: ддп
аккумулировать_град_батчей: 1
градиент_клип_значение: 0,0
точность: 32 # Должно быть установлено значение 16 для O1 и O2, чтобы включить AMP.
log_every_n_steps: 10 # Интервал логирования.
enable_progress_bar: Истина
summary_from_checkpoint: null # Путь к файлу контрольной точки для продолжения обучения, восстанавливает все состояние, включая эпоху, шаг, планировщики LR, апекс и т.

Автор: alexxlab
Навигация по записям
← Шины для бензопилы: Шины для бензопил – купить в интернет-магазине по лучшей цене
Схемы браслетов из бисера для начинающих: Простые фенечки из бисера | Самодельный браслет из бисера, Бисероплетение, Ювелирные изделия из бисера →
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Поиск для:
Рубрики
Болгарк
Болгарка
Выбор
Выбор болгарки
Выбор дрели
Выбор инструмента
Выбор краскопульта
Выбор паяльника
Выбор перфоратора
Выбор сварочного инструмента
Выбор шуруповерта
Дрель
Инструмент
Краскопул
Краскопульт
Паял
Паяльник
Перфоратор
Разное
Сварк
Сварка
Советы
Строительные советы
Шуруповер
Шуруповерт
Электроинструмент

Copyright © 2024 Сервис-Инструмент
Карта сайта
×
Поиск для:

	# Он содержит значения по умолчанию для обучения модели ASR Conformer-Transducer, большого размера (~ 120M) с потерями преобразователя и кодированием подслов.

	# Архитектура и конфигурация обучения:
	# Параметры обучения по умолчанию в этой конфигурации установлены для эффективного размера пакета 2K. Чтобы обучить его с меньшим эффективным
	# размеры партий, возможно, вам потребуется перенастроить параметры обучения или использовать более высокие accumulation_grad_batches.
	# Вот рекомендуемые конфиги для разных вариантов Конформера-Преобразователя, остальные параметры такие же как в этом конфиге.
	#
	# +————-+———-+———+———-+– —————————+————————–+
	# \| Модель \| д_модель \| n_heads \| n_слоев \| распад веса \| пред_скрытый/совместный_скрытый \|
	# +=============+=========+========+===========+== ============+==========================+
	# \| Малый (14M)\| 176 \| 4 \| 16 \| 0,0 \| 320 \|
	# +————-+———-+——–+———–+– —————————+————————–+
	# \| Средний (32M)\| 256 \| 4 \| 16 \| 1е-3 \| 640 \|
	# +————-+———-+——–+———–+– —————————+————————–+
	# \| Большой (120M)\| 512 \| 8 \| 17 \| 1е-3 \| 640 \|
	# +————————————————————- —————————+————————–+
	#

	# Вы можете найти больше информации о Conformer-Transducer здесь: https://docs. nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/asr/models.html#conformer-transducer
	# Предварительно обученные модели Conformer-Transducer можно найти здесь: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/asr/results.html
	# Контрольную точку большой модели, обученной на NeMo ASRSET по этому рецепту, можно найти здесь: https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:nemo:stt_en_conformer_transducer_large

	наименование: “Конформер-Преобразователь-БПЭ”

	модель:
	Sample_rate: 16000
	calculate_eval_loss: false # образцы eval могут быть очень длинными и исчерпать память. Отключите вычисление потерь преобразователя во время проверки/тестирования с помощью этого флага.
	log_prediction: true # включает регистрацию выборочных прогнозов в выходных данных во время обучения
	skip_nan_grad: ложь

	модель_по умолчанию:
	enc_hidden: ${model.encoder.d_model}
	пред_скрытый: 640
	совместный_скрытый: 640

	поезд_дс:
	путь_файла_манифеста: ???
	Sample_rate: ${model. sample_rate}
	batch_size: 16 # вы можете увеличить batch_size, если ваша память позволяет
	перемешивание: правда
	количество_работников: 8
	pin_memory: правда
	use_start_end_token: ложь
	trim_silence: ложь
	max_duration: 16.7 # он установлен для LibriSpeech, вам может потребоваться обновить его для вашего набора данных
	мин_продолжительность: 0,1
	# архивированные наборы данных
	is_tarred: ложь
	tarred_audio_filepaths: ноль
	перемешать_n: 2048
	# параметры группировки
	Bucketing_strategy: “synced_randomized”
	Bucketing_batch_size: ноль

	валидация_дс:
	путь_файла_манифеста: ???
	Sample_rate: ${model. sample_rate}
	размер_пакета: 16
	перемешивание: ложь
	количество_работников: 8
	pin_memory: правда
	use_start_end_token: ложь

	тест_дс:
	manifest_filepath: ноль
	Sample_rate: ${model.sample_rate}
	размер_пакета: 16
	перемешивание: ложь
	количество_работников: 8
	pin_memory: правда
	use_start_end_token: ложь

	# Более подробную информацию о том, как обучить токенизатор, можно найти по адресу: /scripts/tokenizers/process_asr_text_tokenizer. py
Токенизатор	:
	директор: ??? # путь к каталогу, который содержит либо tokenizer.model (bpe), либо vocab.txt (для wpe)
	тип: bpe # Может быть либо bpe (токенизатор SentencePiece), либо wpe (токенизатор WordPiece)

	препроцессор:
	_target_: nemo.collections.asr.modules.AudioToMelSpectrogramPreprocessor
	Sample_rate: ${model.sample_rate}
	нормализовать: “per_feature”
	размер_окна: 0,025
	окно_шаг: 0,01
	окно: “ханн”
	Особенности: 80
	n_fft: 512
	фрейм_сращивание: 1
	дизеринг: 0,00001
	pad_to: 0

	спец_аугмент:
	_target_: nemo. collections.asr.modules.SpectrogramAugmentation
	freq_masks: 2 # установить на ноль, чтобы отключить
	time_masks: 10 # установите ноль, чтобы отключить
	частота_ширина: 27
	время_ширина: 0,05

кодировщик	:
	_target_: nemo.collections.asr.modules.ConformerEncoder
	feat_in: ${model.preprocessor.features}
	feat_out: -1 # вы можете установить его, если вам нужен другой размер вывода, отличный от d_model по умолчанию
	n_слоев: 17
	d_model: 512

	# Параметры подвыборки
	подвыборка: шаг # vggnet, шаг, штабелирование или stacking_norm, dw_striding
	subsampling_factor: 4 # должен быть равен степени 2 для шага и vggnet
	subsampling_conv_channels: -1 # установите значение -1, чтобы сделать его равным d_model
	causal_downsampling: ложь

	# Параметры уменьшения: Может использоваться для добавления еще одного слоя субдискретизации в заданной позиции.
	# Двукратное сокращение ускорит обучение и вывод речи, сохраняя при этом аналогичный WER.
	# Добавление в конце даст лучший WER, а добавление в начале даст лучшее ускорение.
	сокращение: null # объединение, пошаговое или нуль
	reduce_position: null # Индекс блока энкодера или -1 для субдискретизации в конце энкодера
	коэффициент_редукции: 1

	# Параметры модуля прямой связи
	ff_expansion_factor: 4

	# Параметры многоголового модуля внимания
	self_attention_model: rel_pos # rel_pos или abs_pos
	n_heads: 8 # может потребоваться меньшее значение для d_models меньшего размера
	# [слева, справа] указывает количество шагов, которые будут видны слева и справа от каждого шага во внимании к себе
	att_context_size: [-1, -1] # -1 означает неограниченный контекст
	att_context_style: обычный # обычный или chunked_limited
	xscaling: true # масштабирует входные вложения на sqrt(d_model)
	untie_biases: true # развязывает смещения слоев TransformerXL
	pos_emb_max_len: 5000

	# Параметры модуля свертки
	conv_kernel_size: 31
	conv_norm_type: ‘batch_norm’ # batch_norm или layer_norm или groupnormN (N указывает количество групп)
	# conv_context_size может быть “причинным” или списком из двух целых чисел, тогда как conv_context_size[0]+conv_context_size[1]+1==conv_kernel_size
	# null означает [(kernel_size-1)//2, (kernel_size-1)//2], а ‘causal’ означает [(kernel_size-1), 0]
	conv_context_size: ноль

	### регуляризация
	отсев: 0,1 # Отсев, используемый в большинстве модулей Conformer
	dropout_pre_encoder: 0. 1 # Отсев, используемый до кодировщика
	dropout_emb: 0.0 # Отсев, используемый для встраивания
	dropout_att: 0.1 # Отсев для многоголовых модулей внимания

	декодер:
	_target_: nemo.collections.asr.modules.RNNTDecoder
	normalization_mode: null # В настоящее время для экспорта поддерживается только null.
	random_state_sampling: false # Случайная выборка состояния: https://arxiv.org/pdf/1910.11455.pdf
	Blank_as_pad: true # Этот флаг должен быть установлен для поддержки экспорта моделей RNNT + эффективный вывод.

	преднет:
	пред_скрытый: ${model.model_defaults.pred_hidden}
	pred_rnn_layers: 1
	t_max: ноль
	отсев: 0,2

	соединение:
	_target_: nemo.collections.asr.modules.RNNTJoint
	log_softmax: null # ‘null’ установит его автоматически в соответствии с устройством CPU/GPU
	save_memory: false # резко замедляет обучение, но может сохранить часть памяти

	# Объединяет расчет прогнозируемой сети + объединенную сеть + убыток + расчет WER
	# для подпакетов размером `fused_batch_size`.
	# Когда для этого флага установлено значение true, `batch_size` в *_ds считается просто размером пакета `encoder`.
	# `fused_batch_size` – это фактический размер партии расчетной сети, объединенной сети и потерь преобразователя.
	# Использование здесь небольших значений сохранит много памяти во время обучения, но также замедлит обучение.
	# Оптимальное соотношение fused_batch_size : *_ds.batch_size равно 1:1.
	# Однако для сохранения памяти это соотношение может быть 1:8 или даже 1:16.
	# Крайнего случая 1:B (т.е. fused_batch_size=1) следует избегать, так как скорость обучения будет очень низкой.
	fuse_loss_wer: правда
	fused_batch_size: 16

	совместная сеть:
	совместный_скрытый: ${model.model_defaults.joint_hidden}
	активация: “relu”
	отсев: 0,2

	расшифровка:
	стратегия: “greedy_batch” # может быть greedy, greedy_batch, beam, tsd, alsd.

	# конфигурация жадной стратегии
	жадный:
	макс_символов: 10

	# конфигурация стратегии луча
	балка:
	размер_луча: 2
	return_best_hypothesis: Ложь
	score_norm: правда
	tsd_max_sym_exp: 50 # для синхронного декодирования по времени
	alsd_max_target_len: 2. 0 # для синхронного декодирования длины выравнивания

	потеря:
	loss_name: “по умолчанию”

	warprnnt_numba_kwargs:
	# Регуляризация FastEmit: https://arxiv.org/abs/2010.11148
	# Вы можете включить FastEmit, чтобы уменьшить задержку модели для потоковой передачи
	fastemit_lambda: 0.0 # Рекомендуемые значения должны быть в диапазоне [1e-4, 1e-2], 0,001 — хорошее начало.
	зажим: -1. 0 # если > 0, применяет ограничение градиента в диапазоне [-зажим, зажим] только для тензора соединения.

	# Добавляет гауссовский шум к градиентам декодера, чтобы избежать переобучения
	вариационный_шум:
	старт_шаг: 0
	стандарт: 0,0

	оптимум:
	имя: Адамв
	л: 5,0
	# аргументы оптимизатора
	бета: [0,9, 0,98]
	вес_распада: 1e-3

	# настройка планировщика
	график:
	название: NoamAnnealing
	d_model: ${model. encoder.d_model}
	# переопределение конфигурации планировщика
	прогрев_шагов: 10000
	коэффициент прогрева: ноль
	мин_лр: 1e-6

	трейнер:
	устройства: -1 # количество графических процессоров, -1 будет использовать все доступные графические процессоры
	число_узлов: 1
	макс_эпохи: 500
	max_steps: -1 # вычисляется во время выполнения, если не установлено
	val_check_interval: 1. 0 # Установите значение 0,25 для проверки 4 раза за эпоху или int для количества итераций
	ускоритель: авто
	стратегия: ддп
	аккумулировать_град_батчей: 1
	градиент_клип_значение: 0,0
	точность: 32 # Должно быть установлено значение 16 для O1 и O2, чтобы включить AMP.
	log_every_n_steps: 10 # Интервал логирования.
	enable_progress_bar: Истина
	summary_from_checkpoint: null # Путь к файлу контрольной точки для продолжения обучения, восстанавливает все состояние, включая эпоху, шаг, планировщики LR, апекс и т. Автор: alexxlab Навигация по записям ← Шины для бензопилы: Шины для бензопил – купить в интернет-магазине по лучшей цене Схемы браслетов из бисера для начинающих: Простые фенечки из бисера \| Самодельный браслет из бисера, Бисероплетение, Ювелирные изделия из бисера → Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Поиск для: Рубрики Болгарк Болгарка Выбор Выбор болгарки Выбор дрели Выбор инструмента Выбор краскопульта Выбор паяльника Выбор перфоратора Выбор сварочного инструмента Выбор шуруповерта Дрель Инструмент Краскопул Краскопульт Паял Паяльник Перфоратор Разное Сварк Сварка Советы Строительные советы Шуруповер Шуруповерт Электроинструмент Copyright © 2024 Сервис-Инструмент Карта сайта × Поиск для:

Инструменты и оборудование для обработки дерева и металла

цена за погонный метр, характеристики, фото

Вам могут понадобиться

Похожие товары

Декодер HDMI H.264 1080P N2N AV Over IP Matrix + Video Wall [JTECH-IP200D]