android init.rc_init.rc 中加delay

在 Android 的 init.rc 文件中添加 delay 可以使用 sleep 命令。具体的操作步骤如下：

1.打开设备的 init.rc 文件，一般路径为 /system/etc/init.rc。

2.找到需要延迟的 service，例如 service xxx。

3.在 service xxx 后添加 sleep 命令，例如 sleep 10。

4.保存并重启设备，延迟时间即可生效。

需要注意的是，使用 sleep 命令会阻塞当前线程，可能会导致系统响应变慢。因此，应该谨慎使用延迟操作。另外，还可以使用 on property 触发器来实现更灵活的延迟控制。

相关问题

UserWarning: nn.init.xavier_uniform is now deprecated in favor of nn.init.xavier_uniform_. nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

这个警告意味着 PyTorch 中的 `nn.init.xavier_uniform` 已被弃用，建议使用 `nn.init.xavier_uniform_` 替代。为了避免这个警告，你可以将原来的代码：

nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

修改为：

nn.init.xavier_uniform_(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

这里只需要将函数名中的下划线移到函数名的末尾即可。这个警告的目的是提醒开发者使用新的初始化函数，以便更好地支持 PyTorch 的未来版本。

nn.init.uniform_

`nn.init.uniform_` 是 PyTorch 中的一个函数，它用于初始化模型的参数。它从均匀分布中随机初始化权重。具体来说，对于输入的 Tensor，`nn.init.uniform_` 将其每个元素都随机初始化为 $[a, b]$ 区间内的一个值，其中 $a$ 和 $b$ 是由用户指定的参数。

使用 `nn.init.uniform_` 可以帮助我们避免模型参数的初始值过大或过小，从而导致模型训练难度增加或梯度消失或爆炸等问题。

以下是一个使用 `nn.init.uniform_` 初始化模型参数的示例：

import torch.nn as nn

# 定义一个全连接层
fc_layer = nn.Linear(in_features=100, out_features=10)

# 使用 nn.init.uniform_ 初始化全连接层的权重
nn.init.uniform_(fc_layer.weight, a=-0.1, b=0.1)

# 使用 nn.init.uniform_ 初始化全连接层的偏置
nn.init.uniform_(fc_layer.bias, a=-0.1, b=0.1)