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這篇部落格主要寫flatt程式設計客棧en（）作用，及其引數的含義
比如我們隨機定義乙個維度為（2，3，4）的資料a
import torch
a = torch.rand(2,3,4)
a輸出結果為：
a此時的維度為(2,3,4)
flatten()和flatten(0)效果一樣,a這個資料從0維展開，就是（ 2 ∗ 3 ∗ 4 2*3*4 2∗3∗4），維度就是(24)
b = a.flatten()
c = a.flatten(0)
b,c的結果如圖：
b,c相等，維度均為 ( 2 ∗ 3 ∗ 4 ) (2*3*4) (2∗3∗4)也就是（24）
a從1維展開flatten(1)，就是 ( 2 , 3 ∗ 4 ) (2,3*4) (2,3∗4)，也就是（2，12）.
d = a.flatten(1)
d的程式設計客棧結果如圖所示：
a從一維展開後的資料d的維度為 ( 2 , 3 ∗ 4 ) (2,3*4) (2,3∗4)也就是（2,12）
a若是從2維展開flatten(2)，那就是（2，3，4）和之前沒有變化
e = a.flatten(2)
e的結果如圖所示：
e從二維展開後的資料d的維度為 ( 2 , 3 , 4 ) (2,3,4) (2,3,4)
深度學習中Concat層和Flatten層作用
一些其它層的作用參考 keras各種layer的作用及用法 簡要總結 concat層的功能 concat層實現輸入資料的拼接。concat層是乙個實用程式層，它將多個輸入blob連線到乙個輸出blob 按照給定的axis，注意除了規定的axis以外，被concat的輸入bolb的其他維度的size必...
深度學習中Flatten層的作用
flatten層用來將輸入 壓平 即把多維的輸入一維化，常用在從卷積層到全連線層的過渡。flatten不影響batch的大小。now model.output shape none,64,32,32 model.add flatten now model.output shape none,6553...
python 太靈活 Python中的靈活引數
別這樣！但如果你還想，我建議你有乙個中間類或函式來處理這個問題 偽 def printthenumber num print num def intermediateprintthenumber input num int dict 或者，在更糟的情況下，one 甚至可能更糟 這應該由乙個只負責處理...