将可变大小的输入传递到Pytorch中的线性层

Question

在几个Linear()层之后，我在Pytorch中有了一个Conv()层。我的数据集中的所有图像都是黑白的。但是，我的测试集中的大多数图像的尺寸与我的训练集中的图像的尺寸不同。除了调整图像本身的大小外，是否还有其他方法可以定义Linear()层，使其采用可变的输入尺寸？例如类似于view(-1)

Answer 1

好吧，Linear()层具有可变的输入大小是没有意义的。因为实际上它是形状[n_in，n_out]的可学习矩阵。如果输入的特征维数为！= n_in

，则不会为输入定义矩阵乘法

您可以做的是从功能性API中应用pooling。您需要指定kernel_size和stride，以便最终输出的特征尺寸为n_in。