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。
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?
in_features
python pytorch
python ×1
pytorch ×1