Pytorch：Conv1d层后线性层输入形状的自动确定

Question

我希望建立一个模型，其中包含多个Conv1d层和多个Linear层。由于Conv1d层不需要数据长度，因此Conv1d层适用于任何给定长度的数据。但是问题出现在Linear层，因为我不知道如何让模型实验不同长度的数据。现在，每次更改输入数据的长度时，Conv1d层的输出大小将发生变化，因此我必须手动重置Linear层的in_features。

注意：我学过CNN，清楚地知道如何手动计算输出尺寸。我正在寻找一种程序化的方法来确定它，因为我需要尝试使用不同长度的输入数据多次。

问题：在pytorch中，如何自动计算出经过多个Conv1d层后的输出维度，并设置后续Linear层的in_features？

- Neo

Answer 1

您可以使用内置的nn.LazyLinear，其将在第一次推理时找到in_features并相应地初始化适当数量的权重：

linear = nn.LazyLinear(out_features)

- Ivan