python：flatten()参数详解

这篇博客主要写flatten（）作用，及其参数的含义

• flatten()是对多维数据的降维函数。
• flatten(),默认缺省参数为0，也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。
• python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。
• 比如一个数据的维度是$(S0,S1,S2.........,Sn)$, flatten(m)后的数据为$(S0，S1，S2，...，Sm-2，Sm-1，Sm\ast Sm+1\ast Sm+2\ast ...\ast Sn)$
• 下面我们举个例子来理解一下flatten

比如我们随机定义一个维度为（2，3，4）的数据a

import torch
a = torch.rand(2,3,4)

a输出结果为：

a此时的维度为(2,3,4)

flatten()和flatten(0)效果一样,a这个数据从0维展开，就是（$2\ast 3\ast 4$），维度就是(24)

b = a.flatten()
c = a.flatten(0)

b,c的结果如图：

b,c相等，维度均为$(2\ast 3\ast 4)$也就是（24）

a从1维展开flatten(1)，就是$(2,3\ast 4)$，也就是（2，12）.

d = a.flatten(1)

d的结果如图所示：

a从一维展开后的数据d的维度为$(2,3\ast 4)$也就是（2,12）

a若是从2维展开flatten(2)，那就是（2，3，4）和之前没有变化

e = a.flatten(2)

e的结果如图所示：

e从二维展开后的数据d的维度为$(2,3,4)$

总结

• python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。
• 比如一个数据的维度是$(S0,S1,S2,S3.........,Sn)$, flatten(m)后的数据为$(S0,S1，S2，S3，...，Sm-2，Sm-1，Sm\ast Sm+1\ast Sm+2\ast ...\ast Sn)$