Pytorch tensor(1.3)：Reshape Operations--flatten

Posted 2023-03-26

参考技术A Flattening a tensor means to remove all of the dimensions except for one.

对比 flatten 和 reshape

构建卷积神经网络时，会使用 flatten() 函数，tensor从卷积层传递到全连接层时，需要进行flatten操作

CNN input tensor shape，Pytorch神经网络张量输入格式为：
(Batch Size, Channels, Height, Width)

3 表示输入图片 batch_size ， 4 分别表示图片的长和宽

再加入表示颜色的Channels，这里使用灰度图像 Channels=1

查看第一幅图像

查看第一幅图像的第一个颜色通道

查看第一幅图像的第一个颜色通道的第一行

查看第一幅图像的第一个颜色通道的第一行中的第一个像素值。

These axes need to be flattened: (C,H,W)
颜色，宽度，高度这三个轴都需要展开，使用Pytorch中内置 flatten() 方法可以实现

使用 start_dim 参数，告诉 flatten() 从哪个轴开始展开， flatten() 默认 start_dim=0

start_dim=1 时索引为第二个轴，即颜色通道轴

pytorch Tensor和Variable

参考技术A Tensor是pytorch中最基本的构件，可以像numpy一样进行矩阵计算，最主要的是Tensor支持GPU加速运算。而且Tensor的运算与numpy的运算基本相似，但有部分高级的矩阵计算Tensor并不支持，比如计算特征值特征向量等。因此numpy还是有存在的必要的。

tensor是Pytorch中非常高效数据格式，但用tensor构建神经网络还远远不够，为了构建计算图，所以Variable是不可或缺的数据形式。Variable是对tensor的封装。
Variable有三个属性：