Estoy construyendo un módulo de red que utiliza la clase Body que será codificada para servir como cuerpo de una solicitud de URL. Quiero inicializar Body con cualquier clase que cumpla con el protocolo Encodable, en mi caso es la clase MyDevice que cumple con DeviceEncodable, que es un protocolo . . . Read more
Estoy codificando un video con diferentes valores iniciales de QP utilizando el codificador x265. Me sorprendí al comprobar la secuencia de bits para ver los valores reales de QP para cada bloque a lo largo de los cuadros, ya que no son exactamente iguales a los valores iniciales de QP . . . Read more
Mi código funciona bien para el número de época 1, pero cuando cambia la época deja de funcionar debido a la diferencia en la estructura. ¿Podrías ayudarme a resolver este problema? Aprecio mucho tu tiempo. transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) trainTransform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='{}./data’.format(path_prefix), train = . . . Read more
Tengo dos lotes de longitud 64. Cada índice es un ndarray de tamaño (128, 128, 3). Mi código: ae_encoder = Conv2D(32, (2,2), padding=’same’)(input) ae_encoder = LeakyReLU()(ae_encoder) ae_encoder = Flatten()(ae_encoder) ae_encoder_output = Dense(Z_DIM, activation=’relu’)(ae_encoder) No puedo entender por qué trata todo el lote de tamaño 64 como diferentes canales. ¿No debería . . . Read more