python中flatten()参数示例详解

这篇博客主要写flatten（）作用，及其参数的含义

• flatten()是对多维数据的降维函数。

• flatten(),默认缺省参数为0，也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。

• python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。

• 比如一个数据的维度是( S 0 , S 1 , S 2......... , S n ) , flatten(m)后的数据为( S 0 ， S 1 ， S 2 ， . . . ， S m − 2 ， S m − 1 ， S m ∗ S m + 1 ∗ S m + 2 ∗ . . . ∗ S n ) 

• 下面我们举个例子来理解一下flatten

比如我们随机定义一个维度为（2，3，4）的数据a

import torch
a = torch.rand(2,3,4)

a输出结果为：

a此时的维度为(2,3,4)

flatten()和flatten(0)效果一样,a这个数据从0维展开，就是（ 2 ∗ 3 ∗ 4 2*3*4 2∗3∗4），维度就是(24)

b = a.flatten()
c = a.flatten(0)

b,c的结果如图：

b,c相等，维度均为 ( 2 ∗ 3 ∗ 4 ) (2*3*4) (2∗3∗4)也就是（24）

a从1维展开flatten(1)，就是 ( 2 , 3 ∗ 4 ) (2,3*4) (2,3∗4)，也就是（2，12）.

d = a.flatten(1)

d的结果如图所示：

a从一维展开后的数据d的维度为 ( 2 , 3 ∗ 4 ) (2,3*4) (2,3∗4)也就是（2,12）

a若是从2维展开flatten(2)，那就是（2，3，4）和之前没有变化

e = a.flatten(2)

e的结果如图所示：

e从二维展开后的数据d的维度为 ( 2 , 3 , 4 ) (2,3,4) (2,3,4)

总结

• python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。

• 比如一个数据的维度是( S 0 , S 1 , S 2 , S 3......... , S n ) (S0,S1,S2,S3.........,Sn)(S0,S1,S2,S3.........,Sn), flatten(m)后的数据为( S 0 , S 1 ， S 2 ， S 3 ， . . . ， S m − 2 ， S m − 1 ， S m ∗ S m + 1 ∗ S m + 2 ∗ . . . ∗ S n ) (S0, S1，S2，S3，...，Sm-2，Sm-1，Sm*Sm+1*Sm+2*...*Sn)(S0,S1，S2，S3，...，Sm−2，Sm−1，Sm∗Sm+1∗Sm+2∗...∗Sn)

来源：https://blog.csdn.net/kuan__/article/details/116987162