#展平乙個連續範圍的維度，輸出型別為tensor
torch.flatten(
input
, start_dim=
0, end_dim=-1
) → tensor
# parameters：input (tensor) – 輸入為tensor
#start_dim (int) – 展平的開始維度
#end_dim (int) – 展平的最後維度
#example
#乙個3x2x2的三維張量
>>
> t = torch.tensor([[
[1,2
],[3
,4]]
,[[5
,6],
[7,8
]],[
[9,10
],[11
,12]]
])#當開始維度為0，最後維度為-1，展開為一維
>>
> torch.flatten(t)
tensor([1
,2,3
,4,5
,6,7
,8,9
,10,11
,12])
#當開始維度為0，最後維度為-1，展開為3x4，也就是說第一維度不變，後面的壓縮
>>
> torch.flatten(t, start_dim=1)
tensor([[
1,2,
3,4]
,[5,
6,7,
8],[
9,10,
11,12]
])>>
> torch.flatten(t, start_dim=1)
.size(
)torch.size([3
,4])
#下面的和上面進行對比應該就能看出是，當鎖定最後的維度的時候
#前面的就會合併
>>
> torch.flatten(t, start_dim=
0, end_dim=1)
tensor([[
1,2]
,[3,
4],[
5,6]
,[7,
8],[
9,10]
,[11,
12]])
>>
> torch.flatten(t, start_dim=
0, end_dim=1)
.size(
)torch.size([6
,2])
class torch
.nn.flatten(start_dim=
1, end_dim=-1
)#flattens a contiguous range of dims into a tensor.
#for use with sequential. :
#param start_dim: first dim to flatten (default = 1).
#param end_dim: last dim to flatten (default = -1).
#能力有限，個人認為是用於卷積中的
#shape:
#input: (n, *dims)(n,∗dims)
#output: (n, \prod *dims)(n,∏∗dims) (for the default case).
#官方example
>>
> m = nn.sequential(
>>
> nn.conv2d(1,
32,5,
1,1)
,>>
> nn.flatten(
)>>
>
)#源**為 torch.nn.modules.flatten
from
.module import module
[docs]
class
flatten
(module)
: r"""
flattens a contiguous range of dims into a tensor. for use with :class:`~nn.sequential`.
args:
start_dim: first dim to flatten (default = 1).
end_dim: last dim to flatten (default = -1).
shape:
- input: :math:`(n, *dims)`
- output: :math:`(n, \prod *dims)` (for the default case).
examples::
>>> m = nn.sequential(
>>> nn.conv2d(1, 32, 5, 1, 1),
>>> nn.flatten()
>>> )
"""__constants__ =
['start_dim'
,'end_dim'
]def
__init__
(self, start_dim=
1, end_dim=-1
):super
(flatten, self)
.__init__(
) self.start_dim = start_dim
self.end_dim = end_dim
defforward
(self,
input):
return
input
.flatten(self.start_dim, self.end_dim)
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Django文件閱讀之執行原始SQL查詢
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