crf_decoding

API属性：声明式编程(静态图)专用API

该层读取由 linear_chain_crf 学习的 emission feature weights（发射状态特征的权重）和 transition feature weights (转移特征的权重) 进行解码。 本层实现了 Viterbi 算法，可以动态地寻找隐藏状态最可能的序列，该序列也被称为 Viterbi 路径（Viterbi path），从而得到观察标签 (tags) 序列。

（没有 时）该运算返回一个形状为 [N X 1] 或 [B x S] 的向量，此处的形状取决于输入是 LoDTensor 还是普通 Tensor，其中元素取值范围为 0 ~ 最大标注个数-1，分别为预测出的标注（tag）所在的索引。