Chainer.Linearのin_sizeをNoneにしたときの重みについて

質問内容

先週からChainerを使い始めた者です。
Chainer の下のようなコードでLinear(None, n_hidden_size)のように宣言すると、例えば下の場合だとself.l0.Wの値がNoneになります。それが原因でchainer rlの copy_param()でエラーが起きてしまいます。

これは、私の定義方法が間違っているのでしょうか？
また、Linear.WがNoneになるのを回避するにはLinearのin_sizeを指定するしかないのですか？

in_sizeをNoneにしているのは、____call____メソッドの引数ｘのndarrayのshape、例えば(3, x, y)のxとyが毎回微妙に変わるためです。

該当のソースコード

Python
1class Net(chainer.Chain):
2
3    def __init__(self, obs_size, n_actions, n_hidden_size=512):
4        super().__init__()
5        with self.init_scope():
6            self.conv0 = L.Convolution2D(obs_size, 32, 2, 1, 1)
7            self.conv1 = L.Convolution2D(32, 64, 2, 1)
8            self.conv2 = L.Convolution2D(64, 64, 2, 1)
9            self.bn0 = L.BatchNormalization(32)
10            self.bn1 = L.BatchNormalization(64)
11            self.bn2 = L.BatchNormalization(64)
12            self.l0 = L.Linear(None, n_hidden_size)
13            self.l1 = L.Linear(n_hidden_size, n_hidden_size*2)
14            self.l2 = L.Linear(n_hidden_size*2, n_actions)
15
16    def __call__(self, x, test=False):
17        x = cupy.array(x, dtype=cupy.float32)
18        h = F.leaky_relu(self.bn0(self.conv0(x)))
19        h = F.leaky_relu(self.bn1(self.conv1(h)))
20        h = F.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(h)))
21        h = F.dropout(F.leaky_relu(self.l0(h)))
22        h = F.dropout(F.leaky_relu(self.l1(h)))
23        h = self.l2(h)
24        return chainerrl.action_value.DiscreteActionValue(h)