pytorch 不升级使用nn.flatten()

的时候报错，该怎么办？

可能是因为你的 PyTorch 版本太低，建议升级至最新版本。如果你的 PyTorch 版本已经是最新的，可以尝试使用其他的方法代替 nn.flatten()，例如使用 reshape() 或者 view() 方法。如果还是无法解决问题，可以将报错信息提供给 PyTorch 官方或者社区，寻求帮助。

相关问题

pytorch nn.flatten和linear

PyTorch中的`nn.Flatten`和`nn.Linear`是用于神经网络模型中的两个常用模块。

`nn.Flatten`是用于将输入的多维张量展平为一维的操作。例如，如果输入是一个形状为`(batch_size, channels, height, width)`的张量，`nn.Flatten`会将其转换为形状为`(batch_size, channels * height * width)`的张量。通常在将卷积层的输出转换为全连接层的输入时会使用到`nn.Flatten`。

`nn.Linear`是一个全连接层，也称为线性层。它接受输入特征，并将其映射到输出特征。例如，如果输入的形状是`(batch_size, input_size)`，并且设置了输出大小为`output_size`，则`nn.Linear`将将输入的每个样本映射为形状为`(batch_size, output_size)`的输出张量。在神经网络中，全连接层通常用于学习不同特征之间的权重关系。

在构建神经网络模型时，通常会将`nn.Flatten`用作卷积层与全连接层之间的过渡层，以便将卷积层的输出展平为一维向量，然后再通过`nn.Linear`将其映射到所需的输出大小。

希望这能回答您的问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。

self.flatten = nn.Flatten()

你的第一个问题是self.flatten = nn.Flatten()，它是什么意思呢？这是一个PyTorch中的函数，用于将输入张量展平为一维向量。在神经网络中，我们通常需要将某些层的输出展平为向量，以便将其输入到全连接层或softmax函数中进行分类或回归等操作。nn.Flatten()方法极大地方便了这一操作。