pytorch系列 ---9的番外， Xavier和kaiming是如何fan_in和fan_out的，_calculate_fan_in_and_fan_out解读 Conv2d

本文主要借助代码讲解Xavier和kaiming是如何借助_calculate_fan_in_and_fan_out函数来计算当前网络层的fan_in（输入神经元个数）和fan_out（输出神经元个数的），先针对Linear和Conv2d两种。

m_c = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2)
m_l = nn.Linear(1, 10)
m_c.weight.size()
m_l.weight.size()

out:

torch.Size([33, 16, 3, 3])
torch.Size([10, 1])

注意看Linear weight的维度为2，而Conv2d的维度为4.
首先判断tensor的维度，如果是二维，则是Linear，

if dimensions == 2:  # Linear
        fan_in = tensor.size(1)
        fan_out = tensor.size(0)

此时：$$fan\_in=in\_channels$$
$$fan\_out=out$$