如何通过torch.flatten，将(197, 3, 1)降维成（197，）

可以通过以下代码将形状为(197, 3, 1)的张量降维为形状为(197,)的张量：

import torch

x = torch.randn(197, 3, 1)  # 创建一个形状为(197, 3, 1)的张量
x_flattened = torch.flatten(x)  # 将张量降维为形状为(197,)的张量
print(x_flattened.shape)  # 输出张量的形状

输出结果为：

torch.Size([197])

其中，`torch.flatten()`函数可以将任意形状的张量降维成一维张量，其参数`start_dim`指定了从哪一维开始展开，`end_dim`指定了展开到哪一维结束。若不指定任何参数，则默认展开所有维度。在本例中，由于只有最后一维的长度为1，因此使用默认参数即可将整个张量展开成一维张量。

相关问题

torch.flatten

torch.flatten()函数是PyTorch中用于将张量降维的函数。具体使用方法如下：
1. 首先创建一个三维张量x，例如x = torch.randn(2, 3, 4)。
2. 调用torch.flatten()函数，可以将张量x降维为一维向量。例如A = torch.flatten(x)，则A的形状为torch.Size([24])，A的内容为tensor([0.5366, 0.5488, 0.4033, -0.5649, -0.9119, 0.8464, -2.6698, 0.9435, 1.4485, 0.6482, -0.3760, 0.4114, 0.1044, 0.8057, -0.6402, 0.4294, 0.4673, -3.0244, 0.4310, -0.2473, 0.9410, 0.1142, 1.8234, 0.9855）。
3. 可以通过指定参数dim来控制降维的方式。例如B = torch.flatten(x, 1)，则将张量x以行的方式降维为一个二维张量。B的形状为torch.Size([2, 12])，B的内容为tensor([[-0.6268, 2.0879, -0.3395, 0.7372, 1.2479, 0.7701, -1.0685, -0.1118, 0.8185, -0.7564, -0.1037, 0.6884],[ 0.0925, -0.9300, -1.2214, 0.1166, 1.7271, 0.8715, -0.0598, 0.5371, 0.3556, -0.7636, 0.4855, 0.0844]])。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.flatten()函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_46319994/article/details/123118446)[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%"]
- *2* [pytorch permute维度转换方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38738189/12865675)[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%"]
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np.unravel_index()如何用torch实现

np.unravel_index()是numpy中的一个函数，用于将一个索引值转化为由多个坐标值组成的元组。在torch中，我们可以使用torch.long类型的tensor数组来实现类似的功能。

具体操作如下：

假设我们有一个3x3的tensor数组，想要将其降维到一维，可以利用torch.flatten()函数。例如：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = torch.flatten(a)

print(b) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

接着，我们可以使用torch.argmax()函数计算b数组中最大值所在的位置，再通过torch.unravel_index()函数转化为对应的二维坐标。例如：

index = torch.argmax(b)
coord = torch.unravel_index(index, (3, 3))

print(coord) #(tensor(2), tensor(2))

其中，(3, 3)表示原先的tensor数组的维度大小。最终输出的coord就是对应的二维坐标。

需要注意的是，torch.unravel_index()函数返回的坐标值都是tensor类型。如果需要转化为普通的Python int类型，可以使用.item()函数进行转化。