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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,也就是开始整合。
torch.flatten(x,1)代表从第二维开始平坦化。
torch.flatten(x,0,1)代表在第一维和第二维之间平坦化。
代码示例:
这里的tensor有batch,就按照有的来,直接从0开始数tensor的第几维,batch就是第0维。
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具体解释
torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)
input: 一个 tensor,即要被“推平”的 tensor。
start_dim: “推平”的起始维度。
end_dim: “推平”的结束维度。
如果我们要自己设定起始维度和结束维度呢?
我们要先来看一下 tensor 中的 shape 是怎么样的:
t = torch.tensor([[[1, 2, 2, 1],
[3, 4, 4, 3],
[1, 2, 3, 4]],
[[5, 6, 6, 5],
[7, 8, 8, 7],
[5, 6, 7, 8]]])
print(t, t.shape)
运行结果:
tensor([[[1, 2, 2, 1],
[3, 4, 4, 3],
[1, 2, 3, 4]],
[[5, 6, 6, 5],
[7, 8, 8, 7],
[5, 6, 7, 8]]])
torch.Size([2, 3, 4])
我们可以看到,这里的tensor的形状是[channel,h,w],与第一个例子不同, 这里的tensor没有batch,就按照没有的来,直接从0开始数tensor的第几维,channel就是第0维。 tensor实体最外面小括号仅作为tensor的标志,然后最外层方括号包裹,要想看tensor是几通道的(channel),看最外层方括号里面有几个“大元素”。
具体如下:最外层的方括号内含两个元素,因此 shape 的第一个值(channels)是 2;类似地,第二层方括号里面含三个元素,shape 的第二个值(H)就是 3;最内层方括号里含四个元素,shape 的第3个值(W)就是 4。
示例代码:
x = torch.flatten(t, start_dim=1)
print(x, x.shape)
y = torch.flatten(t, start_dim=0, end_dim=1)
print(y, y.shape)
运行结果:
tensor([[1, 2, 2, 1, 3, 4, 4, 3, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 6, 5, 7, 8, 8, 7, 5, 6, 7, 8]])
torch.Size([2, 12])
tensor([[1, 2, 2, 1],
[3, 4, 4, 3],
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 6, 5],
[7, 8, 8, 7],
[5, 6, 7, 8]])
torch.Size([6, 4])
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