Pytorch中torch.flatten()和torch.nn.Flatten()怎么用

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 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。

import torchx=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 torchx=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*4print(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])

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