1、LazyLinear 简介
PyTorch提供一个惰性的线性层，这个模块的作用就是可以帮助我们实现惰性初始化参数，另外，还不必在定义线性层的时候同时指定输入维度和输出维度，只需要指定输出维度即可，对于输入维度采用自动推断的方式。总之，LazyLinear 类的功能和作用有下面三点：
（1）自动推断输入维度的大小。这个类允许用户在初始化时不指定输入特征的大小（in_features），该值会在模块第一次前向传播时自动推断。
（2）延迟初始化。权重和偏置参数在第一次前向传播时才被初始化，之前它们是未初始化的。
（3）惰性的线性层可以转换为常规线性层。一旦完成第一次前向传播，LazyLinear 模块就会变成常规的 torch.nn.Linear 模块。
2、LazyLinear 参数介绍
torch.nn.LazyLinear(out_features, bias=True, device=None, dtype=None)参数说明：out_features(int): 每个输出样本的大小。bias(UninitializedParameter): 如果设置为 False则不会学习附加偏置。默认值：True。
补充：UninitializedParameter更多介绍请移步：http://www.hbase.cn/archives/1332.html
3、LazyLinear 应用举例
import torch
import torch.nn as nn
# 创建 LazyLinear 实例。注意，这里没有指定 in_features
lazy_linear = nn.LazyLinear(out_features=30)
# 输入数据
input = torch.randn(10, 20)
# 前向传播
output = lazy_linear(input)
# 输出形状
print(output.size()) 输出结果为：
torch.Size([10, 30]) 代码说明：在这个例子中，初始时并不需要指定输入特征的大小，它会在第一次调用 forward 方法时自动确定。
5、小结
torch.nn.LazyLinear 类是一种方便的工具，特别适合于在模型设计阶段不确定输入大小的场景。它简化了模型初始化过程，允许更灵活的设计，并在确定实际输入大小后自动完成参数初始化。
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