pytorch神经网络学习笔记05----全连接层之前的 x = x.view(-1, channels)

通常情况下，我们会在全连接神经网络nn.Linear之前使用x.view(-1, channels)或者x.flatten()将卷积神经网络(CNN)的输出张量转成一维张量。这是因为，在卷积层中，每个卷积核的输出是一个二维张量，即特征图。而在进行全连接层之前，需要将特征图转化为一维的向量，才能传递到全连接层进行处理。

以x.view(-1, 64)为例，-1表示在保持原有维度的条件下，让PyTorch自动计算另一维度的大小，这样可以避免手动计算特征图的大小。64则是每个特征图的大小，即特征图的节点数。将特征图展平为一维向量之后，通过全连接层来实现分类或回归等任务的输出。

同时，也应该注意，在使用view或flatten函数进行维度变换时，需要确保张量的维度变换是符合实际场景的，否则可能会导致错误的操作和模型性能下降。