<jupyter_start><jupyter_text>https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch/blob/master/docs/chapter04_DL_computation/4.3_deferred-init.md4.3 模型参数的延后初始化由于使用Gluon创建的全连接层的时候不需要指定输入个数。所以当调用initialize函数时，由于隐藏层输入个数依然未知，系统也无法得知该层权重参数的形状。只有在当形状已知的输入X传进网络做前向计算net(X)时，系统才推断出该层的权重参数形状为多少，此时才进行真正的初始化操作。但是使用PyTorch在定义模型的时候就要指定输入的形状，所以也就不存在这个问题了，所以本节略。有兴趣的可以去看看原文，传送门。<jupyter_code>import torch
import torch.nn as nn
def getnet():
    net=nn.Sequential(
    nn.Linear(,256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256,))
    
    return net
def getnet(in_features,out_features):
    net=nn.Sequential(
    nn.Linear(in_features,256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256,out_features))
    
    return net

net=getnet(20,10)<jupyter_output><empty_output>
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