由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值，但是好像博客上提到的相关文章比较少（大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法），自己参考了下Pytorch的官方文档，发现有两种方法吧。
所以mark下。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 第一一个卷积层，我们可以看到它的权值是随机初始化的
w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,paddin
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 Alex
