延后初始化

中文版 mxnet
#1

https://zh-v2.d2l.ai/chapter_deep-learning-computation/deferred-init.html

#2

这一章里看不到pytorch的版本的代码

#3

因为不支持
因为不支持
因为不支持
因为不支持

#4

pytorch做不同尺寸的CV是不是很吃亏呀。。

#5

第三个问题，如果输入具有不同的维度，该怎么处理呢？这一点很关心，但是没有研究出来答案。因为在做CV的时候经常会有不同尺寸的图片输入需要处理~
如果是全卷积我能想到：
全卷积的卷积核不会因为输入改变大小也不会影响模型参数的形状。
好在全卷积网络的卷积核可以不用关心输入图片的维度，难道这就是共享参数的好处？？
但是如果有全连接层，输入不同的话，那么参数的形状就会变化了，这样还能训练吗？

#6

有全连接层的网络只能输入单一尺寸的图片。