torch.nn.flatten()

torch.nn.flatten()是PyTorch中的一个函数，用于将输入张量展平为一维张量。它可以用于将卷积层的输出张量展平为全连接层的输入张量，也可以用于将任意形状的张量展平为一维张量。该函数的参数包括输入张量和展平后的维度大小。

相关问题

torch.nn.Flatten(),

torch.nn.Flatten()是一个PyTorch中的层，它将输入的多维张量展平为一维。例如，对于一个shape为(2, 3, 4)的张量，应用Flatten()层后，输出的shape将变成(2, 12)。展平操作通常用于将卷积神经网络中的卷积层的输出展平为全连接层的输入。

以下是一个例子：

import torch.nn as nn

# 定义一个输入张量
input_tensor = torch.randn(2, 3, 4)

# 定义一个Flatten()层
flatten = nn.Flatten()

# 将输入张量应用到Flatten()层
output_tensor = flatten(input_tensor)

print(f"Input tensor shape: {input_tensor.shape}")
print(f"Output tensor shape: {output_tensor.shape}")

输出：

Input tensor shape: torch.Size([2, 3, 4])
Output tensor shape: torch.Size([2, 12])

torch.nn.view

torch.nn.view是一个方法，用于调整张量的形状。它类似于torch.reshape和torch.resize，可以重新调整张量的形状。在使用view方法时，可以指定一个参数为-1，代表自动调整这个维度上的元素个数，以保证元素的总数不变。 具体的用法是在张量变量后面加上.view()，并在括号中指定新的形状。例如，可以使用torch.nn.view方法来调整一个张量的形状，实现对张量的维度重新分配。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch中的reshape()、view()、nn.flatten()和flatten()](https://blog.csdn.net/qq_39522016/article/details/129599939)[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: 100%"]
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