pytorch中nn.Flatten()函数详解及示例

torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1)

作用：将连续的维度范围展平为张量。 经常在nn.Sequential()中出现，一般写在某个神经网络模型之后，用于对神经网络模型的输出进行处理，得到tensor类型的数据。

有俩个参数，start_dim和end_dim，分别表示开始的维度和终止的维度，默认值分别是1和-1，其中1表示第一维度，-1表示最开发者_Go开发后的维度。结合起来看意思就是从第一维度到最后一个维度全部给展平为张量。（注意：数据的维度是从0开始的，也就是存在第0维度，第一维度并不是真正意义上的第一个）

同理，如果我这么写：

self.flat = nn.Flatten(start_dim=2, end_dim=3)

那么意思就是从第二维度开始，到第三维度全部给展平，也就是将2、3两个维度展平。

官网给出的示例：

input = torch.randn(32, 1, 5, 5)
# With default parameters
m = nn.Flatten()
output = m(input)
output.size()
#torch.Size([32, 25])
# With non-default parameters
m = nn.Flatten(0, 2)
output = m(input)
output.size()
#torch.Size([160, 5])

#开头的代码是注释

整段代码的意思是：给定一个维度为（32，1，5，5）的随机编程数据。

1.先使用一次nn.Flatten()，使用默认参数：

m = nn.Flatten()

也就是说从第一维度展平到最后一个维度，数据的维度是从0开始的，第一维度实际上是数据的第二个位置代表的维度，也就是样例中的1。

因此进行展平后的结果也就是[32，1×5×5]➡[32，25]

2.接着再使用一次指定参数的nn.Flatten()，即

m = nn.Flatten(0, 2)

也就是说从第0维度展平到第2维度，0~2，对应的也就是前三个维度。

因此结果就是[32×1×5，5]➡[160，5]

因此进行展平后的结果也就是[32，1*5*5]➡[32，25]

示例1

卷积公式

import torch
import torch.nn as nn
input = torch.randn(32, 1, 5, 5)
m = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(www.devze.com1, 32, 5, 1, 1),  # 通过卷积，得到torch.size([32, 32, 3, 3]
    nn.Flatten())

output = m(input)
print(output.size())

>> torch.Size([32, 288])

示例2

import torch
import torch.nn as nn
input = torch.randn(32, 1, 5, 5)
m = nn.Sequential(
 sZqoQ   nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 1),  # 通过卷积，得到torch.size([32, 32, 3, 3]
sZqoQ    nn.Flatten(start_dim=0))

output = m(input)
print(output.size())js

>>torch.Size([9216])

总结

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