对两个flatten函数的探究

一时失言乱红尘 2024-03-17 09:55 58阅读 0赞

## **1** **问题** ##

对torch.nn.flatten()和torch.flatten()两个函数的理解。

## **2** **方法** ##

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>对于torch.nn.Flatten()：<br> 其默认参数为start_dim = 1 , end_dim = -1，即从第1维（第0维不变）开始到最后一维结束将每个batch拉伸成一维：<br><img alt="687619b21949f671f8a830e98ba3e62d.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/687619b21949f671f8a830e98ba3e62d.png"><br><img alt="522256efa1ffff1d07a326dceb8b2c16.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/522256efa1ffff1d07a326dceb8b2c16.png"><br> 当仅设置一个参数时，该参数表示 start_dim 的值，即从该维度开始到最后一个维度结束，将每个batch拉伸成一维，其余维度不变：<br><img alt="748dffff32237ed4f6bbf69ee8a0f04d.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/748dffff32237ed4f6bbf69ee8a0f04d.png"><br><img alt="449246ad28fca32f94294cf9015fbaa9.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/449246ad28fca32f94294cf9015fbaa9.png"><br> 当设置两个参数时，两个参数分别表示开始维度和结束维度：<br><img alt="ba5e813dd55444cd09b2af1ef9dec3d0.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ba5e813dd55444cd09b2af1ef9dec3d0.png"><br><img alt="fcb5efb5fdc524eaf58346104bf67032.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/fcb5efb5fdc524eaf58346104bf67032.png"><br> Torch.nn.flatten()函数官方文档：<br><img alt="ff510d1321c2b3a3379417d0dbd53259.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ff510d1321c2b3a3379417d0dbd53259.png"><br> 对于torch.flatten()：<br> torch.flatten()函数默认start_dim = 0 , 其余与torch.nn.flatten()相同。<br><img alt="2bc9fb8ac7aa94540fd15bca8d2f3d88.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2bc9fb8ac7aa94540fd15bca8d2f3d88.png"><br><img alt="1bfa034c09f8fa8668a077ef29b34aa6.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1bfa034c09f8fa8668a077ef29b34aa6.png"><br> torch.flatten()函数官方文档：<br><img alt="1b713e4012f7b10a07017c6722570250.png" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1b713e4012f7b10a07017c6722570250.png"></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## **3** **结语** ##

通过对照实验，对两个函数的参数进行比照分析，得出结论。