LazyLinear

class torch.nn.LazyLinear(out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

一个 torch.nn.Linear 模块，其中 in_features 是推断得出的。

在这个模块中，weight 和 bias 属于 torch.nn.UninitializedParameter 类。它们将在第一次调用 forward 完成后初始化，并且该模块将变成一个常规的 torch.nn.Linear 模块。Linear 的 in_features 参数是从 input.shape[-1] 推断得出的。

查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin 以获取关于惰性模块及其限制的更多文档。

参数

• out_features (int) – 每个输出样本的大小

• bias (UninitializedParameter) – 如果设置为 False，则该层将不会学习附加偏置。默认值：True

变量

• weight (torch.nn.parameter.UninitializedParameter) – 模块的可学习权重，形状为 $(\text{out\_features}, \text{in\_features})$。这些值从 $\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})$ 初始化，其中 $k = \frac{1}{\text{in\_features}}$

• bias (torch.nn.parameter.UninitializedParameter) – 模块的可学习偏置，形状为 $(\text{out\_features})$。如果 bias 为 True，则这些值从 $\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})$ 初始化，其中 $k = \frac{1}{\text{in\_features}}$

cls_to_become

Linear 的别名