nn.flatten

nn.flatten 是一个在神经网络中常用的操作，用于将多维输入数据展平为一维。在深度学习中，我们经常需要将输入数据转换为一维向量，以便进行全连接层或其他一维操作。 nn.flatten 可以看作是一个将输入数据进行展开的操作，将多维数组铺平为一维向量。

在 PyTorch 中，nn.flatten 可以通过 nn.Flatten() 模块来实现。例如：

import torch
import torch.nn as nn

flatten = nn.Flatten()

input_data = torch.randn(32, 3, 64, 64)  # 输入数据为32个大小为 [3, 64, 64] 的样本

output_data = flatten(input_data)  # 将输入数据展平为一维向量

print(output_data.size())  # 输出展平后的大小: torch.Size([32, 12288])

上述代码中，我们首先定义了 nn.Flatten() 模块，然后使用该模块对输入数据进行展平操作。展平后的输出数据大小为 [32, 12288]，其中 32 是样本数量，12288 是展平后的一维向量长度。