如何解决如何处理Mediapipe中RNN的显式状态
我正在尝试在Mediapipe中运行RNN。由于我需要在特定时间重置模型的状态,并且不想编写自定义推理计算器,因此,我想到了最简单的方法是将RNN的状态显式训练为输入/输出。因此,我的模型具有输入(特征,状态)和输出(结果,状态),并且输出状态张量作为像这样的后沿传递回去:
encoding_calculator -> tflite_inference_calculator -> decoding_calculator
^ |
---------------------- state -------------------------
我已经实现了这一点,但是遇到一个问题:如果我在encoding_calculator
上使用DefaultInputStreamHandler并用state
创建打包在decoding_calculator
中的InputTimestamp
,由于状态包的时间戳记不增加,导致encoding_calculator
中出现错误。
该错误消息建议使用不同的ISH,例如InstantInputStreamHandler,但我无法使其正常工作。因此,我的问题是:什么是正确的设置以确保encoding_calculator
中的输入数据包始终与前一个数据包中的状态数据包完全匹配?
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。