keras: Flatten()是以何种顺序展开矩阵的？

最新推荐文章于 2025-03-03 23:50:37 发布

Justin01001

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分类专栏： tensorflow 文章标签： python tensorflow

原文链接：https://stackoverflow.com/questions/44176982/how-does-the-flatten-layer-work-in-keras

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该博客介绍了Keras中的Flatten层如何将多维输入展平为一维输出，类似于numpy的reshape操作。通过一个独立的示例，展示了在Keras Functional API中使用Flatten层的过程，并提供了相应的预测结果。博客强调了通道优先（'C' order）的概念，这对于理解深度学习模型中的数据处理非常重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Flatten() 运算符从最后一个维度开始展开值（至少对于 Theano 而言，它是“通道优先”，而不是像 TF 那样的“通道最后”。）。这等价于 numpy.reshape 与 'C' 排序：

‘C’表示使用类似C的索引顺序读取/写入元素，最后一个axis索引变化最快，回到第一个axis索引变化最慢。

这是一个独立示例，说明了使用 Keras Functional API 的 Flatten 运算符:

import numpy as np
from keras.layers import Input, Flatten
from keras.models import Model
inputs = Input(shape=(3,2,4))

# Define a model consisting only of the Flatten operation
prediction = Flatten()(inputs)
model = Model(inputs=inputs, outputs=prediction)

X = np.arange(0,24).reshape(1,3,2,4)
print(X)
#[[[[ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]]
#
#  [[ 8  9 10 11]
#   [12 13 14 15]]
#
#  [[16 17 18 19]
#   [20 21 22 23]]]]
model.predict(X)
#array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,
#         11.,  12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.,  20.,  21.,
#         22.,  23.]], dtype=float32)