MultiNet只能在编译的时候设定嘛？

MultiNet 是一个用于深度学习模型的框架，它允许用户在编译时设置参数。然而，根据您的问题，您想知道是否可以在运行时通过应用程序、串口等外部方式写入参数。

一般来说，深度学习模型的参数在编译时就已经确定，但在某些情况下，可以通过以下方法在运行时修改参数：

1. **动态参数调整**：一些深度学习框架允许在运行时动态调整参数。例如，TensorFlow 和 PyTorch 都提供了一定程度的动态参数调整功能。但是，这通常需要在模型设计时就考虑到这一点。

2. **外部控制**：通过应用程序或串口等外部设备，您可以在运行时发送指令来调整模型的参数。这需要在模型设计时预留接口，以便接收和处理这些指令。

3. **模型微调**：在某些情况下，您可以通过微调模型来适应不同的输入数据。这通常涉及到在训练过程中对模型进行微调，而不是在编译时设置参数。

4. **模型融合**：在某些情况下，您可以将多个模型融合在一起，以便在运行时根据需要选择不同的模型。这需要在模型设计时就考虑到这一点。

总之，虽然MultiNet的参数通常在编译时设置，但在某些情况下，您仍然可以通过上述方法在运行时修改参数。然而，这需要在模型设计时就考虑到这些需求，并预留相应的接口和功能。