如何在pytorch 1.0中特别格式化标签以使用CTCLoss。
原始论文中描述的方式是有一个额外的空白类+令牌类 在按字符分类时， 因此，如果我的原始标签是“ CAAT” 索引为C：1，A：2，T：3
对于正常的交叉熵损失，标记应为[1,2，2,3]
CTC损失应该是什么，如果我只是在原始标签中的每个令牌后面盲目添加空白令牌，标签会做什么：
要按字符预测->“ CAAT”
令牌映射->空白：0 C：1，A：2，T：3
标签-> [1,0，2,0，2,0，3，0]
这是正确的吗？
使用CUDNN pytorch时也提到需要以“串联形式”
如何？连贯在哪个维度？在这种情况下，目标长度是多少？