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mindspore.ops.CTCLossV2
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.. py:class:: mindspore.ops.CTCLossV2(blank=0, reduction="none", zero_infinity=False)
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计算CTC（Connectionist Temporal Classification）损失和梯度。
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CTC算法是在 `Connectionist Temporal Classification: Labeling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks <http://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf>`_ 中提出的。
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.. warning::
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这是一个实验性API，后续可能修改或删除。
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参数：
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- **blank** (int，可选) - 空白标签。默认值： ``0`` 。
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- **reduction** (str，可选) - 指定应用于输出结果的归约计算方式。目前仅支持 ``'none'`` ，默认值： ``'none'`` 。
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- **zero_infinity** (bool，可选) - 在损失无限大的时候，是否将无限损失和相关梯度置为零。默认值： ``False`` 。
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输入：
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- **log_probs** (Tensor) - 输入Tensor，是一个shape为 :math:`(T, N, C)` 的三维Tensor。 :math:`T` 表示输入长度， :math:`N` 表示批大小， :math:`C` 表示类别数，包含空白标签。支持的数据类型：float32、float64。
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- **targets** (Tensor) - 标签序列，是一个shape为 :math:`(N, S)` 的二维Tensor。 :math:`S` 表示最大标签长度。支持的数据类型：int32、int64。
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- **input_lengths** (Union(Tuple, Tensor)) - 输入的长度。其shape为 :math:`(N)` 。支持的数据类型：int32、int64。
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- **target_lengths** (Union(Tuple, Tensor)) - 标签的长度。其shape为 :math:`(N)` 。支持的数据类型：int32、int64。
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输出：
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- **neg_log_likelihood** (Tensor) - 相对于每个输入节点可微分的损失值。
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- **log_alpha** (Tensor) - 输入到目标的可能跟踪概率。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `zero_infinity` 不是bool类型。
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- **TypeError** - 如果 `reduction` 不是string类型。
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- **TypeError** - 如果 `log_probs` 的dtype不是float类型或double类型。
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- **TypeError** - 如果 `targets`、 `input_lengths` 或 `target_lengths` 的dtype不是int32类型或int64类型。
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- **ValueError** - 如果 `log_probs` 的秩不等于2。
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- **ValueError** - 如果 `targets` 的秩不等于2。
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- **ValueError** - 如果 `input_lengths` 的shape与批大小 :math:`N` 不匹配。
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- **ValueError** - 如果 `targets` 的shape与批大小 :math:`N` 不匹配。
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- **TypeError** - 如果 `targets`、 `input_lengths` 或 `target_lengths` 的类型不同。
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- **ValueError** - 如果 `blank` 的数值不在[0, C)范围内。
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- **RuntimeError** - 如果 `input_lengths` 中任意一个元素值大于(num_labels|C)。
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- **RuntimeError** - 如果任何 `target_lengths[i]` 不在范围 [0, `input_length[i]`] 范围内。
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