Pytorch详细教程——11.CNN Flatten Operation Visualized

11. CNN Flatten Operation Visualized - Tensor Batch Processing For Deep Learning

这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中flatten特定的轴。由于我们的张量是成批的，所以经常需要这种选择性的flatten操作。其实flatten操作是一种特殊的reshape操作，即将所有的轴都被挤压在 一起。

如果我们想把一个张量flatten，我们需要至少两个轴，这就使得我们从一个还没有平的东西开始。

下面是把这个18×18的图像压平成324的轴

这个就是flatten的输出，他的结果就是324，边缘的白色对应于图像的底部、顶部的白色。

在全连接层中的每个节点接受到这个被flatten的输出作为输入。

下面是代码实现flatten

我们有三个tensor，形状都是4×4的，秩为2的。我们可以把这个tensor看作是三张图片，他们被用来创建一个批次来传入CNN，记住，这里用一个张量来表示一个完整的批次，所以我们需要把这三个张量合成一个大的张量，它的轴是三个而不是两个