mapping+values+are+not+allowe+here+in
时间: 2023-10-03 07:02:15 浏览: 68
在 "mapping values are not allowed here" 这个错误中,意味着在给定的位置上不允许使用映射值。这通常是由于格式错误引起的。在你提供的例子中,这个错误是因为在 "name:" 后面没有加上一个空格或者换行符导致的。在YAML文件中,为了区分数据头和数据内容,冒号后面应该加上一个空格或者换行符。如果没有正确添加这个空格或者换行符,解析器就无法正确识别映射值。
相关问题
mapping+values+are+not+allowe
这个错误"mapping values are not allowed here"通常是由于yaml文件的格式问题导致的。你已检查了你的yaml文件并没有发现格式上的错误,但依赖仍然无法成功。你尝试使用本地依赖将代码模块下载到本地,并将依赖路径修改为本地路径后,成功编译依赖。你提到在同事的Mac电脑上是可以成功依赖的,但在你的Windows电脑上却失败了。你猜测可能是Windows不支持git方式的依赖,但在依赖flutter_boost时却没有问题。
关于这个问题,我不能确定具体原因,但可能是与你的环境或配置有关。你可以尝试以下几个方法来解决这个问题:
1. 确保你的yaml文件的格式是正确的,检查缩进、冒号和空格等。
2. 确认你的电脑上已经安装了git,并且git命令可用。
3. 尝试清除缓存并重新运行"pub get"命令。
4. 查看相关的错误信息,尝试通过搜索相关错误信息来寻找解决方法。
如果以上方法都没有解决问题,你可以询问其他开发者或在社区论坛上寻求帮助,他们可能会有更好的解决方案。
ResNet+Identity Mapping Initialization公式
ResNet+Identity Mapping Initialization公式如下:
假设网络中某一层的输入为x,输出为H(x),则该层的初始化方式为:
H(x) = f(x) + x
其中,f(x)为该层的非线性变换,可以是卷积、全连接等。
初始化方式为:
xavier初始化:W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in/2)
其中fan_in为输入神经元数量,fan_out为输出神经元数量。
如果使用ReLU激活函数,则可以使用He初始化:W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in)
对于ResNet的Identity Mapping初始化,可以使用如下方式:
W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in)
b = np.zeros((1, fan_out))
H(x) = f(x) + Wx + b
其中,W是该层的权重参数,b是该层的偏置参数。