使用TensorFlow复现Two-stream框架，源数据集是900个长度为1s的视频，为9类手势，每个手势100个视频

好的，那我来给您提供一些实现Two-stream框架的思路：

1. 数据预处理

首先，您需要对原始视频进行预处理，以便将其转换为可以输入到模型中的张量。您可以使用OpenCV或FFmpeg等工具来提取视频的帧，并将其转换为RGB图像。然后，您需要将图像调整为相同的大小，并将其转换为张量。

您还需要为每个视频标记类别，并将其转换为适当的标签形式，例如 one-hot 编码。

2. 模型架构设计

Two-stream框架通常包括两个独立的卷积神经网络（CNN）模型，一个处理空间信息，一个处理时间信息。在这种情况下，您将使用两个CNN模型，一个处理单个图像帧，另一个处理图像序列。

对于单个图像帧的CNN模型，您可以使用常见的分类网络，例如VGG、ResNet或Inception等。对于图像序列的CNN模型，您可以使用LSTM或GRU等递归神经网络（RNN）模型或3D CNN模型，以处理时间序列信息。

3. 训练模型

在训练过程中，您需要将两个CNN模型分别训练，以便在空间和时间上分别提取特征。然后，您可以将这些特征连接起来，并将它们馈送到一个全连接层中，以进行最终的分类。

您可以使用TensorFlow或Keras等框架来构建模型，并使用您的数据集进行训练。您可以使用交叉熵损失函数和优化器，例如Adam优化器，来训练模型。

4. 模型评估

最后，您需要对模型进行评估，以确定其性能如何。您可以使用测试集来评估模型的准确性，并可以使用混淆矩阵等指标来了解每个类别的性能如何。

这里提供一份伪代码，其中包括了模型的训练和评估过程：

# 数据预处理
#TODO: 从原始视频中提取帧和标签，并将其转换为张量

# 构建模型
#TODO: 建立两个CNN模型，一个处理单个帧，一个处理视频序列，然后将它们连接起来并添加一个全连接层

# 训练模型
#TODO: 使用训练集对两个CNN模型进行分别训练，并将它们连接起来，然后在全连接层中进行分类

# 模型评估
#TODO: 使用测试集来评估模型的性能

希望这些思路能对您有所帮助。如果您需要更具体的代码实现，可以在评论区提出具体问题，我将尽力为您解答。