tensor.view()、torch.flatten()

一、tensor.view()

view()函数不改变原始数据。

例：

import torchdata = torch.randn(2, 3, 3, 5, 5)    #b,corps,c,h,w
print(data.size())                   #torch.Size([2, 3, 3, 5, 5])b = data.view(-1, 3, 5, 5)
print(b.size())                      #torch.Size([6, 3, 5, 5])
print(data.size())                   #torch.Size([2, 3, 3, 5, 5])。 view()函数并不改变data的值

二、torch.flatten()

torch.flatten()函数经常用于写分类神经网络的时候，比如《观察torchvision自带的alexnet模型》，经过最后一个卷积层之后，一般会再接一个自适应的池化层，输出一个B*C*H*W的向量。这时候就需要用到torch.flatten()函数将这个向量拉平成一个B*x的向量(其中，x = C*H*W)，然后送入到FC层中。如：

语法：

torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)

input: 一个 tensor，即要被“摊平”的 tensor。

start_dim: “摊平”的起始维度。

end_dim: “摊平”的结束维度。

因为往往输入的是B*C*H*W，我们需要把C*H*W摊平，最后变成B个一维向量。所以摊平的起始维度是1，不能是0。【例1】

例1：

import torchdata_pool = torch.randn(2, 2, 3, 3)    #模拟经过最后一个池化层或自适应池化层之后的输出。Batchsize*c*h*w
print(data_pool)y = torch.flatten(data_pool, 1)
print(y)

结果：

结果是一个B*x的向量。

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pytorch torch.Tensor.view
应用 >>> x = torch.randn(4, 4) >>> x.size() torch.Size([4, 4]) >>> y = x.vi ...

tensor.view()、torch.flatten()

一、tensor.view()

二、torch.flatten()

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