问题描述
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
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---------------------- 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？
解决方法
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