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概述
SEW (Squeezed and Efficient Wav2Vec) 是由 Felix Wu、Kwangyoun Kim、Jing Pan、Kyu Han、Kilian Q. Weinberger、Yoav Artzi 在 Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition 中提出的。
该论文的摘要如下：
本文研究了用于自动语音识别（ASR）的预训练模型在性能和效率之间的权衡。我们专注于 wav2vec 2.0，并将影响模型性能及其效率的几种架构设计形式化。结合我们所有的观察结果，我们推出了 SEW（Squeezed and Efficient Wav2vec，即压缩高效的 Wav2vec），这是一种预训练模型架构，在各种训练设置中，在性能和效率维度上均实现了显著提升。例如，在 LibriSpeech 上的 100h-960h 半监督设置下，与 wav2vec 2.0 相比，SEW 实现了 1.9 倍的推理加速，单词错误率相对降低了 13.5%。在相似的推理时间下，SEW 在不同模型尺寸下将单词错误率降低了 25-50%。
此模型由 anton-l 贡献。
使用技巧
- SEW 是一种语音模型，它接受对应于语音信号原始波形的浮点数组。
- SEWForCTC 使用连接时序分类（CTC）进行微调，因此模型输出必须使用 Wav2Vec2CTCTokenizer 进行解码。
资源
SEWConfig
class transformers.SEWConfig
< source >( vocab_size = 32 hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 squeeze_factor = 2 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout = 0.1 activation_dropout = 0.1 attention_dropout = 0.1 feat_proj_dropout = 0.0 final_dropout = 0.1 layerdrop = 0.1 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-05 feat_extract_norm = 'group' feat_extract_activation = 'gelu' conv_dim = (64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512) conv_stride = (5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1) conv_kernel = (10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1) conv_bias = False num_conv_pos_embeddings = 128 num_conv_pos_embedding_groups = 16 apply_spec_augment = True mask_time_prob = 0.05 mask_time_length = 10 mask_time_min_masks = 2 mask_feature_prob = 0.0 mask_feature_length = 10 mask_feature_min_masks = 0 ctc_loss_reduction = 'mean' ctc_zero_infinity = False use_weighted_layer_sum = False classifier_proj_size = 256 pad_token_id = 0 bos_token_id = 1 eos_token_id = 2 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为 32) — SEW 模型的词汇表大小。定义了在调用SEW时传递的inputs_ids可以表示的不同 token 的数量。 - hidden_size (
int, 可选, 默认为 768) — 编码器层和池化器层的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中隐藏层的数量。 - num_attention_heads (
int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。 - intermediate_size (
int, 可选, 默认为 3072) — Transformer 编码器中“中间”层（即，前馈层）的维度。 - squeeze_factor (
int, 可选, 默认为 2) — 编码器之后的序列长度下采样因子和 Transformer 之后的上采样因子。 - hidden_act (
str或function, 可选, 默认为"gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果为字符串，则支持"gelu"、"relu"、"selu"和"gelu_new"。 - hidden_dropout (
float, 可选, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。 - activation_dropout (
float, 可选, 默认为 0.1) — 全连接层内部激活的 dropout 比率。 - attention_dropout (
float, 可选, 默认为 0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。 - final_dropout (
float, 可选, 默认为 0.1) — SEWForCTC 的最终投影层的 dropout 概率。 - layerdrop (
float, 可选, 默认为 0.1) — LayerDrop 概率。 有关更多详细信息，请参阅 [LayerDrop 论文](see https://arxiv.org/abs/1909.11556)。 - initializer_range (
float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态初始化器的标准差。 - layer_norm_eps (
float, 可选, 默认为 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon 值。 - feat_extract_norm (
str, 可选, 默认为"group") — 应用于特征编码器中 1D 卷积层的归一化方法。 可以是"group"(仅对第一个 1D 卷积层进行组归一化) 或"layer"(对所有 1D 卷积层进行层归一化)。 - feat_proj_dropout (
float, 可选, 默认为 0.0) — 特征编码器输出的 dropout 概率。 - feat_extract_activation (
str,可选, 默认为“gelu”) -- 特征提取器 1D 卷积层中的非线性激活函数（函数或字符串）。 如果是字符串，则支持“gelu”,“relu”,“selu”和“gelu_new”`。 - conv_dim (
Tuple[int]或List[int], 可选, 默认为(64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512)) — 一个整数元组，定义了特征编码器中每个 1D 卷积层的输入和输出通道数。 conv_dim 的长度定义了 1D 卷积层的数量。 - conv_stride (
Tuple[int]或List[int], 可选, 默认为(5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1)) — 一个整数元组，定义了特征编码器中每个 1D 卷积层的步幅。 conv_stride 的长度定义了卷积层的数量，并且必须与 conv_dim 的长度匹配。 - conv_kernel (
Tuple[int]或List[int], 可选, 默认为(10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1)) — 一个整数元组，定义了特征编码器中每个 1D 卷积层的内核大小。 conv_kernel 的长度定义了卷积层的数量，并且必须与 conv_dim 的长度匹配。 - conv_bias (
bool, 可选, 默认为False) — 1D 卷积层是否具有偏置。 - num_conv_pos_embeddings (
int, 可选, 默认为 128) — 卷积位置嵌入的数量。 定义了 1D 卷积位置嵌入层的内核大小。 - num_conv_pos_embedding_groups (
int, 可选, 默认为 16) — 1D 卷积位置嵌入层的组数。 - apply_spec_augment (
bool, 可选, 默认为True) — 是否将 SpecAugment 数据增强应用于特征编码器的输出。 有关参考，请参阅 SpecAugment: 一种用于自动语音识别的简单数据增强方法。 - mask_time_prob (
float, 可选, 默认为 0.05) — 沿时间轴屏蔽所有特征向量的百分比（介于 0 和 1 之间）。 屏蔽过程生成 “mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length” 沿轴的独立掩码。 如果从每个特征向量被选为要屏蔽的向量跨度起点的概率进行推理，则 mask_time_prob 应为 `prob_vector_start*mask_time_length`。 请注意，重叠可能会降低实际屏蔽向量的百分比。 这仅在apply_spec_augment 为 True时相关。 - mask_time_length (
int, 可选, 默认为 10) — 沿时间轴的向量跨度长度。 - mask_time_min_masks (
int, 可选, 默认为 2), — 沿时间轴生成的长度为mask_feature_length的掩码的最小数量，每个时间步，与mask_feature_prob无关。 仅当 “mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length < mask_time_min_masks” 时相关 - mask_feature_prob (
float, 可选, 默认为 0.0) — 沿特征轴屏蔽所有特征向量的百分比（介于 0 和 1 之间）。 屏蔽过程生成 “mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_time_length” 沿轴的独立掩码。 如果从每个特征向量被选为要屏蔽的向量跨度起点的概率进行推理，则 mask_feature_prob 应为 `prob_vector_start*mask_feature_length`。 请注意，重叠可能会降低实际屏蔽向量的百分比。 这仅在apply_spec_augment 为 True时相关。 - mask_feature_length (
int, 可选, 默认为 10) — 沿特征轴的向量跨度长度。 - mask_feature_min_masks (
int, 可选, 默认为 0), — 沿特征轴生成的长度为mask_feature_length的掩码的最小数量，每个时间步，与mask_feature_prob无关。 仅当 “mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_feature_length < mask_feature_min_masks” 时相关 - ctc_loss_reduction (
str, 可选, 默认为"sum") — 指定应用于torch.nn.CTCLoss输出的 reduction 方式。 仅在训练 SEWForCTC 实例时相关。 - ctc_zero_infinity (
bool, 可选, 默认为False) — 是否将torch.nn.CTCLoss的无限损失和相关梯度置零。 当输入太短而无法与目标对齐时，主要会发生无限损失。 仅在训练 SEWForCTC 实例时相关。 - use_weighted_layer_sum (
bool, 可选, 默认为False) — 是否使用带有学习权重的层输出的加权平均值。 仅在使用 Wav2Vec2ForSequenceClassification 实例时相关。 - classifier_proj_size (
int, 可选, 默认为 256) — 分类前 token 均值池化的投影维度。
这是用于存储 SEWModel 配置的配置类。 它用于根据指定的参数实例化 SEW 模型，定义模型架构。 使用默认值实例化配置将产生类似于 SEW asapp/sew-tiny-100k 架构的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。 有关更多信息，请阅读 PretrainedConfig 的文档。
示例
>>> from transformers import SEWConfig, SEWModel
>>> # Initializing a SEW asapp/sew-tiny-100k style configuration
>>> configuration = SEWConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the asapp/sew-tiny-100k style configuration
>>> model = SEWModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configSEWModel
class transformers.SEWModel
< source >( config: SEWConfig )
参数
- config (SEWConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
裸SEW模型 Transformer，输出原始的 hidden-states，顶部没有任何特定的 head。SEW 由 Felix Wu, Kwangyoun Kim, Jing Pan, Kyu Han, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi 在 Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition 中提出。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存等）。
此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参阅 PyTorch 文档以获取与通用用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None mask_time_indices: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_values (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型或numpy.ndarray类型的数组中获得，例如 通过 soundfile 库 (pip install soundfile)。 要将数组准备为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。 有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。 - attention_mask (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在 padding 标记索引上执行卷积和 attention 的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩码 的标记，
- 0 表示 被掩码 的标记。
- output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有 attention 层的 attentions 张量。 有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的 hidden states。 有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回值
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包括取决于配置 (SEWConfig) 和输入的各种元素。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的 hidden states 序列。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则一个用于嵌入的输出，+ 每个层的输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的 Hidden-states，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。attention softmax 之后的 attentions 权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
SEWModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoProcessor, SEWModel
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("asapp/sew-tiny-100k-ft-ls100h")
>>> model = SEWModel.from_pretrained("asapp/sew-tiny-100k-ft-ls100h")
>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 292, 512]SEWForCTC
class transformers.SEWForCTC
< source >( config target_lang: typing.Optional[str] = None )
参数
- config (SEWConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有用于连接时序分类 (CTC) 的 language modeling head 的 SEW 模型。SEW 由 Felix Wu, Kwangyoun Kim, Jing Pan, Kyu Han, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi 在 Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition 中提出。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存等）。
此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参阅 PyTorch 文档以获取与通用用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_values (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型或numpy.ndarray类型的数组中获得，例如 通过 soundfile 库 (pip install soundfile)。 要将数组准备为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。 有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。 - attention_mask (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在 padding 标记索引上执行卷积和 attention 的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩码 的标记，
- 0 表示 被掩码 的标记。
- output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有 attention 层的 attentions 张量。 有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的 hidden states。 有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, target_length)，可选) — 用于连接时序分类的标签。 请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。 索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。 所有设置为-100的标签都将被忽略（掩码），损失仅针对[0, ..., config.vocab_size - 1]中的标签计算。
返回值
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包括取决于配置 (SEWConfig) 和输入的各种元素。
-
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。 -
logits (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模 head 的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则一个用于嵌入的输出，+ 每个层的输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的 Hidden-states，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。attention softmax 之后的 attentions 权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
SEWForCTC 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoProcessor, SEWForCTC
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("asapp/sew-tiny-100k-ft-ls100h")
>>> model = SEWForCTC.from_pretrained("asapp/sew-tiny-100k-ft-ls100h")
>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
>>> # transcribe speech
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription[0]
'MISTER QUILTER IS THE APPOSTILE OF THE MIDDLE CLASSES AND WE ARE GLAD TO WELCOME HIS GOSPOLLE'
>>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids
>>> # compute loss
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
0.42SEWForSequenceClassification
class transformers.SEWForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (SEWConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有序列分类 head 的 SEW 模型，该 head 位于顶部（池化输出之上的线性层），用于诸如 SUPERB 关键词识别之类的任务。
SEW 由 Felix Wu, Kwangyoun Kim, Jing Pan, Kyu Han, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi 在 Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition 中提出。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存等）。
此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参阅 PyTorch 文档以获取与通用用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_values (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor) — 输入原始语音波形的浮点数值。可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中来获得值，例如 通过 soundfile 库 (pip install soundfile)。为了将数组准备为input_values，应该使用 AutoProcessor 进行填充并转换为torch.FloatTensor类型的张量。 有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。 - attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor, 可选) — 掩码，用于避免在填充 token 索引上执行卷积和注意力机制。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩码 的 token，
- 0 表示 已被掩码 的 token。
- output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - labels (形状为
(batch_size,)的torch.LongTensor, 可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]中。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方误差损失），如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵损失）。
返回值
transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (SEWConfig) 和输入。
-
loss (形状为
(1,)的torch.FloatTensor, 可选, 当提供labels时返回) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）损失。 -
logits (形状为
(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）得分（在 SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则一个用于嵌入的输出，+ 每个层的输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的 Hidden-states，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。attention softmax 之后的 attentions 权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
SEWForSequenceClassification 前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, SEWForSequenceClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("anton-l/sew-mid-100k-ft-keyword-spotting")
>>> model = SEWForSequenceClassification.from_pretrained("anton-l/sew-mid-100k-ft-keyword-spotting")
>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = feature_extractor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_ids = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
>>> predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_ids]
>>> predicted_label
'_unknown_'
>>> # compute loss - target_label is e.g. "down"
>>> target_label = model.config.id2label[0]
>>> inputs["labels"] = torch.tensor([model.config.label2id[target_label]])
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
9.52