def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. intent_logits: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag) slot_logits: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) 2: AxisType(ChannelTag) """ return { "intent_logits": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag) }), "slot_logits": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag), 2: AxisType(ChannelTag) }), }
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. loss: NeuralType(None) start_logits: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) end_logits: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) """ return { "loss": NeuralType(None), "start_logits": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "end_logits": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), }
def input_ports(self): """Returns definitions of module input ports. logits: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) 2: AxisType(ChannelTag) target_ids: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) """ return { "logits": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag), 2: AxisType(ChannelTag) }), "target_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), }
def create_ports(): input_ports = { "decision": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 1)}), } output_ports = {"loss": NeuralType(None)} return input_ports, output_ports
def create_ports(): input_ports = {} output_ports = { "latent": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 64), 2: AxisType(HeightTag, 4), 3: AxisType(WidthTag, 4)}) } return input_ports, output_ports
def input_ports(self): """Returns definitions of module input ports. hidden_states: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) 2: AxisType(ChannelTag) """ return {"hidden_states": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag), 2: AxisType(ChannelTag)})}
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. decision: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag, 1) """ return { "decision": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 1)}) }
def input_ports(self): """Returns definitions of module input ports. image1: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag) 2: AxisType(HeightTag, 28) 3: AxisType(WidthTag, 28) image2: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag) 2: AxisType(HeightTag, 28) 3: AxisType(WidthTag, 28) """ return { "image1": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}), "image2": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}) }
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. logits: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag) """ return { "logits": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag) }) }
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. preds: 0: AxisType(RegressionTag) """ return {"preds": NeuralType({0: AxisType(RegressionTag)})}
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. input_ids: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_type_ids: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_mask: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) start_positions: 0: AxisType(BatchTag) end_positions: 0: AxisType(BatchTag) unique_ids: 0: AxisType(BatchTag) """ return { "input_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "input_type_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "input_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "start_positions": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}), "end_positions": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}), "unique_ids": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}), }
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. input_ids: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_type_ids: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_mask: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) labels: 0: AxisType(BatchTag) """ return { "input_ids": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag)}), "input_type_ids": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag)}), "input_mask": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag)}), "labels": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}), }
def input_ports(self): """Returns definitions of module input ports. logits: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) 2: AxisType(ChannelTag) labels: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) loss_mask: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) """ return { "logits": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag), 2: AxisType(ChannelTag)}), "labels": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag)}), "loss_mask": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag)}), }
def create_ports(input_size=(32, 32)): input_ports = {} output_ports = { "latent": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 64), 2: AxisType(HeightTag, 4), 3: AxisType(WidthTag, 4)}), "image": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, input_size[1]), 3: AxisType(WidthTag, input_size[0])}), "label": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}) } return input_ports, output_ports
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. interpolated_image: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag) 2: AxisType(HeightTag, 28) 3: AxisType(WidthTag, 28) """ return { "interpolated_image": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}) }
def input_ports(self): """Returns definitions of module input ports. latents: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag, 64) 2: AxisType(HeightTag, 4) 3: AxisType(WidthTag, 4) """ return { "latents": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 64), 2: AxisType(HeightTag, 4), 3: AxisType(WidthTag, 4)}) }
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. input_ids: indices of tokens which constitute batches of text segments 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_mask: bool tensor with 0s in place of tokens to be masked 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) labels: indices of tokens which should be predicted from each of the corresponding tokens in input_ids; for left-to-right language modeling equals to input_ids shifted by 1 to the right 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) """ return { "input_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "input_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "labels": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), }
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. latent: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag, 64) 2: AxisType(HeightTag, 4) 3: AxisType(WidthTag, 4) image: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(ChannelTag) 2: AxisType(HeightTag, user defined) 3: AxisType(WidthTag, user defined) label: 0: AxisType(BatchTag) """ return { "latent": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 64), 2: AxisType(HeightTag, 4), 3: AxisType(WidthTag, 4), }), "image": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, self._input_size[1]), 3: AxisType(WidthTag, self._input_size[0]), }), "label": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}), }
def create_ports(): input_ports = { "image": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}) } output_ports = { "decision": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 1)}) } return input_ports, output_ports
def create_ports(): input_ports = { "interpolated_image": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}), "interpolated_decision": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag, 1)}), } output_ports = {"loss": NeuralType(None)} return input_ports, output_ports
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. src_ids: indices of tokens which correspond to source sentences 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) src_mask: bool tensor with 0s in place of source tokens to be masked 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) tgt_ids: indices of tokens which correspond to target sentences 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) tgt_mask: bool tensor with 0s in place of target tokens to be masked 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) labels: indices of tokens which should be predicted from each of the corresponding target tokens in tgt_ids; for standard neural machine translation equals to tgt_ids shifted by 1 to the right 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) sent_ids: indices of the sentences in a batch; important for evaluation with external metrics, such as SacreBLEU 0: AxisType(BatchTag) """ return { "src_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "src_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "tgt_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "tgt_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "labels": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "sent_ids": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}), }
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. input_ids: indices of tokens which constitute batches of text segments 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_type_ids: indices of token types (e.g., sentences A & B in BERT) 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_mask: bool tensor with 0s in place of tokens to be masked 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) output_ids: indices of output tokens which should be predicted 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) output_mask: bool tensor with 0s in place of tokens to be excluded from loss calculation 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) labels: indices of classes to be predicted from [CLS] token of text segments (e.g, 0 or 1 in next sentence prediction task) 0: AxisType(BatchTag) """ return { "input_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "input_type_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "input_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "output_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "output_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "labels": NeuralType({0: AxisType(BatchTag)}), }
def create_ports(): input_ports = { "image1": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}), "image2": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}) } output_ports = { "interpolated_image": NeuralType({0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(ChannelTag), 2: AxisType(HeightTag, 28), 3: AxisType(WidthTag, 28)}) } return input_ports, output_ports
def output_ports(self): """Returns definitions of module output ports. input_ids: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_type_ids: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) input_mask: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) loss_mask: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) subtokens_mask: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) punct_labels: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) capit_labels: 0: AxisType(BatchTag) 1: AxisType(TimeTag) """ return { "input_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "input_type_ids": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "input_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "loss_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "subtokens_mask": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "punct_labels": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), "capit_labels": NeuralType({ 0: AxisType(BatchTag), 1: AxisType(TimeTag) }), }