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pytorch nn.Flatten()函数详解
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(1, 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(
nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 1), # 通过卷积，得到torch.size([32, 32, 3, 3]
nn.Flatten(start_dim=0))
output = m(input)
print(output.size())
>>torch.Size([9216])
总结
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