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霍竞辉

2024-08-14 10:59:19 加入 DevPress

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直接上手RVQ网络（集成模型训练，推理）

"""残差向量量化(RVQ)模块通过一系列码本对输入向量进行量化，每一步量化前一步的残差参数：num_codebooks: 使用的码本数量codebook_size: 每个码本中的向量数量codebook_dim: 每个码本向量的维度enlarge_residual_times: 量化步骤间残差的放大倍数commitment_cost: 约束损失权重(当前被注释掉)"""# 创建码本列表(每个都是

#人工智能 #pytorch #深度学习

直接上手RVQ网络（集成模型训练，推理）

#人工智能 #pytorch #深度学习

直接上手循环神经网络（LSTM GRU RNN的函数调用，包含tensorflow 和 pytorch)

units指的是隐藏层的维数# 单向的RNN, GRU, LSTM用下面的# tf.keras.layers.RNN(" 单元名称例如:tf.keras.layers.LSTMCell")# 单向的RNN# 单向的GRU# 单向的LSTM# units指的是隐藏层的维数# 双向的RNN, GRU, LSTM用下面的# tf.keras.layers.RNN(" 单元名称例如:tf.keras.

#rnn #lstm #gru +2

高效读写视频（decord读，cv2写）

OpenCV 使用 BGR，记得转换。

#音视频 #opencv #人工智能

常见视频解码库对比（decord，PyAV，OpenCV，imageio）

专为高效解码和内存优化设计，适用于需要快速处理视频帧的任务，特别是在深度学习中。：提供底层的解码控制，适合流媒体处理和需要高性能解码的任务。：适合通用的计算机视觉任务，提供丰富的功能，尽管解码速度相对较慢，但稳定性和功能性强。：简洁易用，适合小规模或快速开发的任务，解码速度较慢。

到底了