nn.Flatten()是做什么用的？

nn.Flatten() 是 PyTorch 中的一个神经网络层，用于将输入的多维张量（tensor）展平成一维张量。它通常用于将卷积层或池化层的输出展平，以便将其传递给全连接层（即线性层）。

具体作用：

• 输入：nn.Flatten() 可以接受任意维度的张量作为输入。
• 输出：它将输入张量展平成一个一维张量，或者按照指定的起始维度展平。

参数：

• start_dim（可选）：指定从哪个维度开始展平。默认值为 1，表示从第一个维度（通常是批处理维度之后的维度）开始展平。
• end_dim（可选）：指定展平的结束维度。默认值为 -1，表示展平到最后一个维度。

示例：

假设你有一个形状为 (batch_size, channels, height, width) 的张量，通常这是卷积层的输出。如果你想将其展平成一个形状为 (batch_size, channels * height * width) 的张量，可以使用 nn.Flatten()。

import torch
import torch.nn as nn

# 假设输入是一个形状为 (batch_size, channels, height, width) 的张量
input_tensor = torch.randn(32, 3, 28, 28)  # 32 是 batch_size, 3 是 channels, 28x28 是图像大小

# 使用 Flatten 层
flatten = nn.Flatten()

# 展平后的张量
output_tensor = flatten(input_tensor)

print(output_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([32, 2352])  # 2352 = 3 * 28 * 28

在这个例子中，nn.Flatten() 将输入的 (32, 3, 28, 28) 张量展平成了 (32, 2352) 的张量，其中 2352 是 3 * 28 * 28 的结果。

总结：

nn.Flatten() 主要用于将多维张量展平成一维或指定维度的张量，以便将其传递给全连接层或其他需要一维输入的层。