深度学习笔记（4）——维度操作（2）展平、·拼接、拆分

最新推荐文章于 2025-05-11 23:08:43 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-11 23:08:43 发布 · 2k 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #人工智能 #python

本文介绍了深度学习中张量的展平操作，包括`flatten`和`view`函数的使用。`flatten`函数用于指定维度的展平，而`view`则能进行形状重塑，可用于矩阵的展平。通过实例展示了它们如何沿着特定维度改变张量的形状。`flatten`默认会展平所有维度，`view`则允许指定任意形状。

深度学习笔记（4）——维度操作（2）展平

文章目录

深度学习笔记（4）——维度操作（2）展平
前言
一、 flatten（）
二、view（）
总结

前言

上一篇文章记录了维度操作的增加维度和维度压缩，这篇笔记介绍维度的展平

一、 flatten（）

x flatten(0, 1)

flatten是对torch张量的操作，对指定维度进行展平操作。
下面进行一个实验看一下，这个函数的具体用法


x = torch.rand(2,3,4)
x = x.flatten(0,1)
print(x.shape)

输出结果为：

torch.Size([6, 4])

flatten指定维度的方式一次只能对两个维度的操作，若对三个维度进行操作会报错。若不指定维度，则会展平所有维度
下面举个不指定维度的例子

x = torch.rand(2,3,4)
x = x.flatten()
print(x.shape)

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

江清月近人。

关注关注

4
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

深度学习入门：张量拼接操作

apprentice_eye的博客

04-24

1551

简单的介绍一下张量的拼接操作

深度学习笔记（4）——维度操作（1）压缩维度与扩展维度

cs111211的博客

09-03

2563

维度操作在深度学习的模型搭建的过程中是一类常用的操作，其中对维度的操作有增加维度、压缩维度、展平、·拼接、拆分、维度重塑，转置’,维度交换等，下面总结下目前可以想到的维度操作。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

PyTorch中的Flatten

深之JohnChen的专栏

04-04

1291

"""将通道维度移到最后的展平层"""# 输入形状: [B, C, H, W]

深度学习（PyTorch）——flatten函数的用法及其与reshape函数的区别

热门推荐

qq_42233059的博客

09-02

1万+

深度学习（PyTorch）——flatten函数的用法及其与reshape函数的区别

numpy中实现展平和拼接的函数

辉的博客

08-30

2030

flatten实现对数组或矩阵的展平 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个一维数组。 flatten只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适用！。 a.flatten()：a是个数组，a.flatten()就是把a降到一维，默认是按行的方向降。 a.flatten().A：a是个矩阵，降维后还是个矩阵，矩阵.A（等效于矩阵.getA()）变成了数组。具体看下面的参考来源：https://www.cnblogs.com/yvon

x = x.view(x.size(0), -1) --------------改变维度、展平

Amanda_python的博客

01-11

1870

pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的，将多维度的Tensor展平成一维，例如将2行3列的tensor变为1行6列，其中-1表示会自适应的调整剩余的维度 1.首先用代码解释x.size(0)里面的0是干嘛的 import torch a = torch.randn(2,3) print(a) print(a.size()) print(a.size(0)) 输出： tensor([[-0.7595, -0.2599, -1.3692], [ 0.8177

【Python基础查漏补缺】常用数组或矩阵的维度操作（切片、压缩展开、转置、排列、展平）

我的技术栈碎碎念空间

08-26

2616

【代码】【Python基础查漏补缺】常用数组或矩阵的维度操作（切片、压缩展开、转置、排列）

学习笔记：深度学习（6）——基于深度学习的语言模型

Morganfs的博客

04-25

1996

预训练模型梳理：从NNLM到词嵌入、从ELMo到GPT&BERT，以及After GPT&BERT。

PyTorch深度学习基础---Tensor的变换、拼接和拆分

Ting_28的博客

03-11

976

PyTorch提供了大量的对Tensor进行操作的函数或方法这些函数内部使用指针实现对矩阵的形状变化、拼接和拆分等操作。

动手学深度学习 PyTorch版李沐视频笔记

weixin_45729566的博客

08-06

657

04 数据操作+数据预处理。

Pytorch笔记：张量操作

xieocean的博客

12-30

575

记录一些关于张量的操作，会持续更新。

Pytorch——拼接与拆分

橙子的博客

04-13

2669

1、cat 拼接例子：两张成绩单的数据第一张成绩单是班级1~4的成绩单第二张成绩单是班级5~9的成绩单 a=torch.rand(4,32,8) #表示四个班级的成绩单 b=torch.rand(5,32,8) #表示五个班级的成绩单 #进行合并 torch.cat([a,b],dim=0).shape #第一个参数表示要合并社么数据，第二个参数表示要合并哪个维度上的数据； #输出结果torch.Size([9,32,8]) 注意：只有需要合并数据的维度的数值可以不一致，其他的数据

【NumPy】全面解析flatten函数：简化数组变平操作

科技改变人类，技术成就未来

05-26

1960

【NumPy】全面解析flatten函数：简化数组变平操作

pytorch学习（十三）torch维度变换

hero_heart的博客

07-20

548

包含了flatten、view reshape transpose permute squeeze unsqueeze cat stack；在琢磨一遍之后就比较好理解了。

展平数组（flatten、ravel）--numpy

chongbaikaishi的博客

10-01

5427

展平数组（flatten、ravel）--numpy

numpy和matlab的多维数组展平：ravel, flatten, reshape, (:)

chenxy_bwave的专栏

11-25

6423

matlab的数组展平有两种基本方法，一种是用a(:)；另一种是用reshape()函数。运行结果如下：要点：(1) matlab是按列优先进行展平。matlab中是以列作为第1维，行作为第2维，将矩阵展平时，先把第一列取出来，然后取第二列排在第一列后面，然后以此类推。。。(2) matlab本质上把所有标量、向量和矩阵都是当作矩阵（2维数组来看待）。比如说以上代码中即便常数1的size也是(1,1)。所以即便将矩阵展平了其实得到的还是一个矩阵，只是矩阵的两个维度方向的长度发生的变化。

深度学习入门篇，简单的实例讲明白图像分类。

m0_60666452的博客

04-26

881

从磁盘中加载数据**图4：**将图像从磁盘加载到内存中。现在，Keras 安装在我们的系统上，我们可以开始使用 Keras 实施我们的第一个简单的神经网络训练脚本。我们稍后将实施一个成熟的共周神经网络，但让我们从轻松开始，并努力向上。

深度学习第二次课程总结