关于torch.flatten的笔记
先看函数参数:
torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)
input: 一个 tensor,即要被“推平”的 tensor。
start_dim: “推平”的起始维度。
end_dim: “推平”的结束维度。
首先如果按照 start_dim 和 end_dim 的默认值,那么这个函数会把 input 推平成一个 shape 为 $[n]$ 的tensor,其中 $n$ 即 input 中元素个数。
如果我们要自己设定起始维度和结束维度呢?
我们要先来看一下 tensor 中的 shape 是怎么样的:
t = torch.tensor([[[1, 2, 2, 1],
[3, 4, 4, 3],
[1, 2, 3, 4]],
[[5, 6, 6, 5],
[7, 8, 8, 7],
[5, 6, 7, 8]]])
print(t, t.shape)
运行结果:
tensor([[[1, 2, 2, 1],
[3, 4, 4, 3],
[1, 2, 3, 4]], [[5, 6, 6, 5],
[7, 8, 8, 7],
[5, 6, 7, 8]]])
torch.Size([2, 3, 4])
我们可以看到,最外层的方括号内含两个元素,因此 shape 的第一个值是 $2$;类似地,第二层方括号里面含三个元素,shape 的第二个值就是 $3$;最内层方括号里含四个元素,shape 的第二个值就是 $4$。
示例代码:
x = torch.flatten(t, start_dim=1)
print(x, x.shape) y = torch.flatten(t, start_dim=0, end_dim=1)
print(y, y.shape)
运行结果:
tensor([[1, 2, 2, 1, 3, 4, 4, 3, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 6, 5, 7, 8, 8, 7, 5, 6, 7, 8]]) torch.Size([2, 12])
tensor([[1, 2, 2, 1],
[3, 4, 4, 3],
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 6, 5],
[7, 8, 8, 7],
[5, 6, 7, 8]]) torch.Size([6, 4])
可以看到,当 start_dim = $1$ 而 end_dim = $-1$ 时,它把第 $1$ 个维度到最后一个维度全部推平合并了。而当 start_dim = $0$ 而 end_dim = $1$ 时,它把第 $0$ 个维度到第 $1$ 个维度全部推平合并了。
(这里注意的一点是,维度是从第 $0$ 维开始的)
而且,pytorch中的 torch.nn.Flatten 类和 torch.Tensor.flatten 方法其实都是基于上面的 torch.flatten 函数实现的。
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