python实战技巧：pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法_pytorch的卷积核的数值在哪里设置

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今天小编就为大家分享一篇pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
当使用pytorch写网络结构的时候，本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少？一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推，但是总是算错。

后来发现，写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。

全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的网络。这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了，现在看nn.Linear(？？？, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢？

请看下文详解。

class AlexNet(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(AlexNet, self).__init__()
 
    self.conv = nn.Sequential
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