Pytorch - 推断线性层 in_features

Question

我正在构建一个玩具模型来获取一些图像并进行分类。我的模型看起来像：

conv2d -> pool -> conv2d -> linear -> linear。

我的问题是，当我们创建模型时，我们必须in_features根据输入图像的大小计算第一个线性层的大小。如果我们得到不同尺寸的新图像，我们必须重新计算in_features线性层。为什么我们必须这样做？不是只能推断吗？

Answer 1

从 1.8 开始，PyTorch 现在可以LazyLinear推断输入维度：

推断in_featurestorch.nn.Linear的模块。