本文小编为大家详细介绍“Pytorch中torch.flatten()和torch.nn.Flatten()怎么用”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Pytorch中torch.flatten()和torch.nn.Flatten()怎么用”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
torch.flatten(x)等于torch.flatten(x，0)默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，torch.flatten(x，1)代表从第二维开始平坦化。
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
import torch
x=torch.randn(2,4,2)
print(x)
z=torch.flatten(x)
print(z)
w=torch.flatten(x,1)
print(w)
输出为：
tensor([[[-0.9814, 0.8251],
[ 0.8197, -1.0426],
[-0.8185, -1.3367],
[-0.6293, 0.6714]],
[[-0.5973, -0.0944],
[ 0.3720, 0.0672],
[ 0.2681, 1.8025],
[-0.0606, 0.4855]]])
tensor([-0.9814, 0.8251, 0.8197, -1.0426, -0.8185, -1.3367, -0.6293, 0.6714,
-0.5973, -0.0944, 0.3720, 0.0672, 0.2681, 1.8025, -0.0606, 0.4855])
tensor([[-0.9814, 0.8251, 0.8197, -1.0426, -0.8185, -1.3367, -0.6293, 0.6714]
,
[-0.5973, -0.0944, 0.3720, 0.0672, 0.2681, 1.8025, -0.0606, 0.4855]
])torch.flatten(x,0,1)代表在第一维和第二维之间平坦化
import torch
x=torch.randn(2,4,2)
print(x)
w=torch.flatten(x,0,1) #第一维长度2，第二维长度为4，平坦化后长度为2*4
print(w.shape)
print(w)
输出为：
tensor([[[-0.5523, -0.1132],
[-2.2659, -0.0316],
[ 0.1372, -0.8486],
[-0.3593, -0.2622]],
[[-0.9130, 1.0038],
[-0.3996, 0.4934],
[ 1.7269, 0.8215],
[ 0.1207, -0.9590]]])
torch.Size([8, 2])
tensor([[-0.5523, -0.1132],
[-2.2659, -0.0316],
[ 0.1372, -0.8486],
[-0.3593, -0.2622],
[-0.9130, 1.0038],
[-0.3996, 0.4934],
[ 1.7269, 0.8215],
[ 0.1207, -0.9590]])对于torch.nn.Flatten()，因为其被用在神经网络中，输入为一批数据，第一维为batch，通常要把一个数据拉成一维，而不是将一批数据拉为一维。所以torch.nn.Flatten()默认从第二维开始平坦化。
import torch
#随机32个通道为1的5*5的图
x=torch.randn(32,1,5,5)
model=torch.nn.Sequential(
#输入通道为1，输出通道为6，3*3的卷积核，步长为1，padding=1
torch.nn.Conv2d(1,6,3,1,1),
torch.nn.Flatten()
)
output=model(x)
print(output.shape) # 6*（7-3+1）*（7-3+1）
输出为：
torch.Size([32, 150])读到这里，这篇“Pytorch中torch.flatten()和torch.nn.Flatten()怎么用”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
