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原创深度学习——pytorch来实现延迟初始化

在深度学习中，延迟初始化是一种技术，它允许在定义网络架构时不必立即指定输入维度或层间维度。这是一个基本的延迟初始化的例子。例如，如果你使用的是MXNet，你可能需要使用不同的方法来实现延迟初始化。在TensorFlow中，你可能需要使用不同的API来定义和初始化网络。表示一个输出维度为256的全连接层，但是它的输入维度在这个阶段是未知的。请注意，延迟初始化是一个相对较新的特性，不同的深度学习框架可能会有不同的实现方式，因此在实际使用时需要参考具体框架的文档。4.一旦数据通过网络，网络中的参数就会被初始化。

2024-09-20 20:48:24 647

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