seq2seq中的时间分布(密集)与密集
给定以下代码 encoder_inputs = Input(shape=(16, 70)) encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True) encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs) # We discard `encoder_outputs` and only keep
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java中将base64字符串转换为byte[]
我正在尝试将Base64字符串转换为字节数组，但引发以下错误 java.lang.IllegalArgumentException：非法的base64字符3a 我尝试了以下选项：userimage is base64字符串 byte[] img1 = org.apache.commons.codec.binary.Base64.decodeBase64(userimage);`
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使用 Pytorch 提取自动编码器隐藏层的特征
我正在关注本教程来训练自动编码器. 培训进行得很顺利.接下来，我有兴趣从隐藏层(编码器和解码器之间)提取特征. 我该怎么做? 解决方案 最简洁、最直接的方法是添加用于创建部分输出的方法——这甚至可以在经过训练的模型上进行后验. from torch import TensorAE类(nn.Module):def __init__(self, **kwargs):...def
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模型输入必须来自`tf.keras.Input` ...，它们不能是前一个非输入层的输出
我使用的是 Python 3.7.7.和 Tensorflow 2.1.0. 我有一个预训练的 U-Net 网络，我想获得它的编码器和它的解码器. 如下图: 您可以看到卷积编码器-解码器架构.我想得到encoder部分，也就是图片左边出现的层: 和解码器部分: 我从这个函数中得到了 U-Net 模型: def get_unet_uncompiled(img_shap
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PyTorch:DecoderRNN:RuntimeError:输入必须有 3 维，得到 2
我正在使用 PyTorch 构建一个 DecoderRNN(这是一个图像字幕解码器): class DecoderRNN(nn.Module):def __init__(self, embed_size, hidden_size, vocab_size):super(DecoderRNN, self).__init__()self.hidden_size = hidden_sizes
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使用FFMPEG修改编码器元数据的问题
我正在尝试使用FFMPEG -metadata来更改FFMPEG编码器的编写应用程序，无论出于何种原因，它都在读取输入，但实际上并没有写出任何内容. -map_metadata -metadata:s:v:0 -metadata Writing_application，基本上每个堆栈溢出和堆栈交换线程，但它们根本不会写入文件. ffmpeg -i x.mp4 -s 1920x1080 -
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使用Pytorch提取自动编码器隐藏层的特征
我正在按照本教程来训练自动编码器 培训进行得很好.接下来，我感兴趣的是从隐藏层(在编码器和解码器之间)提取特征. 我应该怎么做? 解决方案 最干净，最直接的方法是添加用于创建部分输出的方法-甚至可以在经过训练的模型上进行后验./p>从火炬导入Tensor的 AE(nn.Module)类:def __init __(self，** kwargs):...def encoding
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弹道预测的编解码器
我需要使用编码器-解码器结构来预测2D轨迹.由于几乎所有可用的教程都与NLP有关(具有稀疏向量)，因此我不确定如何使解决方案适应连续数据. 除了我对序列到序列模型的无知之外，embedding单词处理过程使我更加困惑.我有一个数据集，其中包含3,000,000个样本，每个样本具有x-y坐标(-1，1)和125个观测值，这意味着每个样本的形状为(125, 2).我以为我可以将其视为125个单词
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模型输入必须来自`tf.keras.Input` ...，它们不能是先前非输入层的输出
我正在使用Python 3.7.7.和Tensorflow 2.1.0. 我有一个经过培训的U-Net网络，我想获得其编码器和其解码器. 在下图中: 您可以看到卷积编码器-解码器体系结构.我要获取编码器部分，即出现在图像左侧的层: 解码器部分: 我从此函数获取U-Net模型: def get_unet_uncompiled(img_shape = (200,20
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YUV420到BGR图像的像素指针
我正在捕获来自YUV420解码器的原始输出.我有三个指针:分别是Y(1920 * 1080)，U(960 * 540)和V(960 * 540). 我想使用OpenCV将图像另存为JPEG.我尝试使用opencv的cvtcolor cv::Mat i_image(cv::Size(columns, rows), CV_8UC3, dataBuffer); cv::Mat i_image
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Keras编码器-解码器模型RuntimeError:使用模型之前，必须先对其进行编译
我正在尝试重现图像字幕模型的结果，但出现此错误.这两个模型的代码如下: image_model = Sequential() image_model.add(Dense(EMBEDDING_DIM, input_dim=4096, activation='relu')) image_model.add(RepeatVector(self.max_length)) lang_model =
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Keras中具有LSTM的多层Seq2Seq模型
我正在喀拉拉邦建立一个seq2seq模型.我建立了单层编码器和解码器，它们工作正常.但是现在我想将其扩展到多层编码器和解码器. 我正在使用Keras Functional API进行构建. 培训:- 编码器代码:- encoder_input=Input(shape=(None,vec_dimension)) encoder_lstm=LSTM(vec_dimension,ret
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