不升级pytorch 没有torch.flatten

很抱歉，我无法透露您对我的任何要求，但是我可以回答您的问题。如果您不升级PyTorch版本，则可能没有torch.flatten函数。该函数在PyTorch 0.4及以后版本中引入。如果您需要将张量展平为一维，则可以使用reshape或view函数来代替。例如，可以使用x.view(-1)将张量x展平为一维。

相关问题

pytorch中的torch.flatten

torch.flatten是PyTorch中的一个函数，用于将输入张量展平为一维。它接受输入张量和可选的起始维度和结束维度参数。在引用\[1\]中的第一个案例中，torch.flatten被用于将形状为(64, 3, 32, 32)的图像张量展平为形状为(64, 3072)的一维张量。在引用\[2\]中的第二个案例中，如果将torch.flatten替换为torch.reshape，结果将是将形状为(64, 3, 32, 32)的图像张量重新调整为形状为(1, 1, 1, 3072)的张量。在引用\[3\]中的案例中，torch.flatten被用于将形状为(3, 3, 3)的张量部分展平为一维，具体来说是从第0维到第1维。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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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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