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)
}),
}
