Tensorflow 无效参数：没有足够的时间用于目标转换序列

如何从我的代码中将此错误转化为警告（忽略输出时间比忽略输入时间长）？[.ipynb]

labels = Input(name='the_labels', shape=[max_label_len], dtype='float32')
input_length = Input(name='input_length', shape=[1], dtype='int64')
label_length = Input(name='label_length', shape=[1], dtype='int64')

def ctc_lambda_func(args):
    y_pred, labels, input_length, label_length = args

    return K.ctc_batch_cost(labels, y_pred, input_length, label_length)


loss_out = Lambda(ctc_lambda_func, output_shape=(1,), name='ctc')([outputs, labels, input_length, label_length])

#model to be used at training time
model = Model(inputs=[inputs, labels, input_length, label_length], outputs=loss_out)

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如果您愿意，您可以在这里查看我的完整代码：

注意：这不是数据集的错误，这是因为我的体系结构的CTC输出形状。

注意：这不是数据集的错误，这是因为我的体系结构的CTC输出形状。

查看是否将我们的

K.CTC_批量成本

更改为

CTC_损失

？这有一个参数

ignore\u outputs\u比您可以设置的\u inputs\u更长。从我的代码中，我应该如何确切地更改CTCLoss代码？我还在学习CTCLoss。。。Thushsi尝试了ctc_损失，但它显示了如下错误：“期望标签（第一个参数）是一个稀疏传感器”@thushv89查看是否将我们的
K.ctc_批量成本
更改为
ctc_损失
？这有一个参数
ignore\u outputs\u比您可以设置的\u inputs\u更长。从我的代码中，我应该如何确切地更改CTCLoss代码？我还在学习CTCLoss。。。thanksI尝试了ctc_损失，但它显示了如下错误：“期望标签（第一个参数）是Sparstensor”@thushv89I也有同样的问题。你改变了什么使它起作用？我也有同样的问题。你改变了什么使它工作了？