torch中展平操作
时间: 2023-12-02 19:10:57 浏览: 49
Pytorch学习之torch用法----比较操作(Comparison Ops)
在PyTorch中,可以使用`torch.flatten()`函数来实现展平操作。这个函数可以将一个张量展平成一个向量,其语法如下:
```python
flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) -> Tensor
```
其中,`input`是要展平的张量,`start_dim`和`end_dim`指定了要展平的维度范围。例如,如果`start_dim=1`,`end_dim=-1`,意味着从第二个维度开始展平,一直展平到最后一个维度。如果`start_dim=0`,`end_dim=1`,则意味着只展平第一个和第二个维度。
在AlexNet中,展平操作可以通过以下代码实现:
```python
import torch.nn as nn
# 定义AlexNet模型
class AlexNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(AlexNet, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(),
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, 1000),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1) # 在第一维之后展平
x = self.classifier(x)
return x
```
上述代码中,`torch.flatten(x, 1)`将输入张量`x`在第一维(第0维是batch size)之后展平。
阅读全文