pytorch flatten

PyTorch中的flatten函数用于将张量展平为一维。在引用中的案例2中，通过使用torch.flatten函数将一个3x3x3的张量展平为一维。可以看到，在start_dim=0和end_dim=1的情况下，张量的形状从(3, 3, 3)变为(9, 3)。在引用中的案例3中，通过使用torch.flatten函数将一个3x3x3的张量展平为一维。在start_dim=1和end_dim=2的情况下，张量的形状从(3, 3, 3)变为(3, 9)。最后，在引用中的案例中，如果将flatten函数改为reshape函数，将会得到不同的结果。具体来说，将图片张量reshape为形状为(1, 1, 1, -1)的张量，并通过这个张量传递给Tudui模型进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PyTorch基础（15）-- torch.flatten()方法](https://blog.csdn.net/dongjinkun/article/details/121479361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [深度学习（PyTorch）——flatten函数的用法及其与reshape函数的区别](https://blog.csdn.net/qq_42233059/article/details/126663501)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]