延后初始化

中文版 pytorch
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https://zh.d2l.ai/chapter_deep-learning-computation/deferred-init.html

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5.3. 延后初始化 这个不支持pytorch嘛??

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请问这个延后初始化功能 pytorch不支持吗

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支持的，了解一下nn.LazyLinear

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支持的，使用 torch.nn.LazyLinear，但是PyTorch的这个功能正处于开发阶段，API或功能的变化随时可能发生。
以下给出样例代码

import torch
from torch import nn
net = nn.Sequential(nn.LazyLinear(256), nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))
print(net)

[net[i].state_dict() for i in range(len(net))]

low = torch.finfo(torch.float32).min/10
high = torch.finfo(torch.float32).max/10
X = torch.zeros([2,20],dtype=torch.float32).uniform_(low, high)
net(X)
print(net)
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英文版中其实已经补全了pytorch部分的代码，如下：

import torch
from torch import nn

"""延后初始化"""
net = nn.Sequential(nn.LazyLinear(256), nn.ReLU(), nn.LazyLinear(10))
# print(net[0].weight)  # 尚未初始化
print(net)

X = torch.rand(2, 20)
net(X)
print(net)
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Q1: 如果你指定了第一层的输入尺寸，但没有指定后续层的尺寸，会发生什么？是否立即进行初始化？
A1: 可以正常运行。第一层会立即初始化,但其他层同样是直到数据第一次通过模型传递才会初始化(不知道题目理解的对不对)

net = nn.Sequential(
    nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(),
    nn.LazyLinear(128), nn.ReLU(),
    nn.LazyLinear(10)
)
print(net[0].weight)
print(net[2].weight)
net(X)
print(net[2].weight)

Q2: 如果指定了不匹配的维度会发生什么？
A2: 会由于矩阵乘法的维度不匹配而报错

X = torch.rand(2, 10)
net(X)

Q3: 如果输入具有不同的维度，你需要做什么？提示：查看参数绑定的相关内容。
A3: 如果输入维度比指定维度小，可以考虑使用padding填充；如果输入维度比指定维度大，可以考虑用pca等降维方法，将维度降至指定维度。

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这一节说的“没有指定输入维度”是只针对LazyLinear吗？比如nn.Linear(20, 256)是有指定输入维度吧？

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我认为是的，nn.Linear(20,256)指定了输入维度

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对啊，看书看到这里，我都懵逼了，明明已经指定输入维度了。

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因为英文版在这一章的前面小节都用的LazyLinear

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Q3

class VaryDim(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__() 

    def forward(self, X):
        lazy = nn.LazyLinear(256)
        return lazy(X)
    
net = nn.Sequential(VaryDim(), nn.ReLU(), nn.LazyLinear(1))
X = torch.rand(2, 10)
Y = torch.rand(2, 20)
print(net(X))
print(net(Y))
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