延后初始化

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

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这一章里看不到pytorch的版本的代码

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因为不支持
因为不支持
因为不支持
因为不支持

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pytorch做不同尺寸的CV是不是很吃亏呀。。

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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？

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有全连接层的网络只能输入单一尺寸的图片。