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函数实例化在外部推理上下文中的索引: 92处具有未定义的输入形状。| Tensorwflow 2.0

函数实例化在外部推理上下文中的索引: 92处具有未定义的输入形状是一个关于TensorFlow 2.0中函数实例化的错误信息。具体来说，这个错误信息表示在函数实例化的过程中，第92处位置发生了一个问题，即输入的形状没有被定义。

在TensorFlow中，函数实例化是将一段代码封装成一个可重复调用的函数。通过将代码块封装成函数，可以简化代码的编写和管理。然而，为了使函数能够正确运行，需要明确定义函数的输入形状。

当出现上述错误时，可能的原因有：

  1. 函数定义中未明确定义输入的形状。在TensorFlow中，输入形状需要通过参数或其他方式明确定义，否则会导致函数实例化出错。
  2. 函数调用时提供的输入形状与函数定义中期望的输入形状不一致。如果函数定义了输入形状，但在调用函数时未按照要求提供相应的形状，就会导致函数实例化出错。

为了解决这个问题，我们需要检查函数定义和函数调用的代码，确保输入形状被正确定义和提供。可以参考TensorFlow官方文档和相关教程来学习如何正确使用函数实例化。

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注意：以上链接仅为示例，实际情况下应根据具体需求选择适合的产品。

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    深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

    改变张量形状的最常见方法是通过池化或跨步卷积（具有非单位步幅的卷积）。...在计算机视觉中我们可以使用池化或跨步卷积将空间维度将输入形状的 H x W 更改为 H/2 x W/2，甚至更改为不对称的 H/4 x W/8。...如果我们忽略缩放因子和Softmax激活函数，我们有以下方程。 自注意力机制是 Transformers 原始论文中用于特征提取的亮点。...区别1：数据依赖 MLP 学习的 W 矩阵不依赖于输入数据，而 Transformers 则依赖于输入数据。MLP 的加权矩阵在训练期间学习推理期间是固定的。...它允许网络在训练期间从所有输入实例中捕获共同特征，因为查询独立于输入并且由所有输入实例共享。这是 GNN 的先驱之一 Thomas Kipf 的推文，他评论了自注意力模块的排列等效性。

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    下面介绍2个代表模型： 2.2.1 Wav2vec 2.0模型 Wav2vec 2.0是 Meta在2020年发表的无监督语音预训练模型。...它的核心思想是通过向量量化（Vector Quantization，VQ）构造自建监督训练目标，对输入做大量掩码后利用对比学习损失函数进行训练。...同时，帧特征序列做掩码操作后进入 Transformer [5] 模型得到上下文表示 C。最后通过对比学习损失函数，拉近掩码位置的上下文表示与对应的离散特征 q 的距离，即正样本对。...2.3 pipeline参数 2.3.1 pipeline对象实例化参数 模型（PreTrainedModel或TFPreTrainedModel）— 管道将使用其进行预测的模型。...、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的进行音频分类推理，应用于音频情感识别、音乐曲风判断等业务场景。

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    这时这些信息作为输入数据输入到模型中，该模型将具有足够的预测性，能够逐帧模拟下一步会发生些什么，而无需任何额外的训练或指令。...然后重新组合这些信息以生成（渲染）对象的图像，可以将其与输入视频帧进行比较以进行监督。 形状由具有固定连接性和可变顶点位置 V ∈ R^3×K 的三角网格给出。...该研究分两步获取 V ，来区分特定于实例的形状变化和特定于帧的关节。 Articulated 形状模型 第一步是在规范的「静止姿态」中重建一个特定视频对象实例的形状 V_ins。...这解释了不同的对象实例（例如不同的鸟）具有相似但不同形状的事实。形状由下式给出： 其中，V_cat 是可学习的特定类模板， ∆V_ins 为特定于实例的形状变化。...DOVE 在没有使用关键点或模板监督的情况下重建了准确的形状和姿态。并且与其他方法相比，该方法获得的重建结果具有更高的时序一致性。

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    虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。...虽然前向传递的步骤需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个函数，因为前者负责运行前后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。...图像到文本 关于如何在免费的 Google Colab 实例上运行 Llava 的Google Colab 演示，利用 4 位推理。 展示批量推理的类似笔记本。...我们还展示了我们预训练的跨模态模型的泛化能力，通过将其适应具有挑战性的视觉推理任务 NLVR，将先前的最佳结果提高了 22%绝对值（从 54%到 76%）。...要访问仅关注自身的模态，请从元组中的第一个输入中选择视觉/语言隐藏状态。 双向跨模态编码器注意力仅在语言模态用作输入且视觉模态用作上下文向量时返回注意力值。

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    43610
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