tuna2134/sbv2-v2
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Fix: maintain compatibility with Python 3.9

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tsukumi
2024-03-08 06:14:50 +00:00
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style_bert_vits2/models/commons.py
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@@ -5,7 +5,7 @@
import torch
from torch.nn import functional as F
from typing import Any
from typing import Any, Optional
def init_weights(m: torch.nn.Module, mean: float = 0.0, std: float = 0.01) -> None:
@@ -85,13 +85,13 @@ def slice_segments(x: torch.Tensor, ids_str: torch.Tensor, segment_size: int = 4
return torch.gather(x, 2, gather_indices)
def rand_slice_segments(x: torch.Tensor, x_lengths: torch.Tensor | None = None, segment_size: int = 4) -> tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
def rand_slice_segments(x: torch.Tensor, x_lengths: Optional[torch.Tensor] = None, segment_size: int = 4) -> tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
"""
ランダムなセグメントをスライスする
Args:
x (torch.Tensor): 入力テンソル
x_lengths (torch.Tensor, optional): 各バッチの長さ (デフォルト: None)
x_lengths (Optional[torch.Tensor], optional): 各バッチの長さ (デフォルト: None)
segment_size (int, optional): スライスのサイズ (デフォルト: 4)
Returns:
@@ -141,13 +141,13 @@ def fused_add_tanh_sigmoid_multiply(input_a: torch.Tensor, input_b: torch.Tensor
return acts
def sequence_mask(length: torch.Tensor, max_length: int | None = None) -> torch.Tensor:
def sequence_mask(length: torch.Tensor, max_length: Optional[int] = None) -> torch.Tensor:
"""
シーケンスマスクを生成する
Args:
length (torch.Tensor): 各シーケンスの長さ
max_length (int | None): 最大のシーケンス長さ。指定されていない場合は length の最大値を使用
max_length (Optional[int]): 最大のシーケンス長さ。指定されていない場合は length の最大値を使用
Returns:
torch.Tensor: 生成されたシーケンスマスク
@@ -180,13 +180,13 @@ def generate_path(duration: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
return path
def clip_grad_value_(parameters: torch.Tensor | list[torch.Tensor], clip_value: float | None, norm_type: float = 2.0) -> float:
def clip_grad_value_(parameters: torch.Tensor | list[torch.Tensor], clip_value: Optional[float], norm_type: float = 2.0) -> float:
"""
勾配の値をクリップする
Args:
parameters (torch.Tensor | list[torch.Tensor]): クリップするパラメータ
clip_value (float | None): クリップする値。None の場合はクリップしない
clip_value (Optional[float]): クリップする値。None の場合はクリップしない
norm_type (float): ノルムの種類
Returns: