flatten¶
flatten op 根据给定的start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平。
请注意,在动态图模式下,输出Tensor将与输入Tensor共享数据,并且没有Tensor数据拷贝的过程。 如果不希望输入与输出共享数据,请使用 Tensor.clone ,例如 flatten_clone_x = x.flatten().clone() 。
例如:
Case 1:
给定
X.shape = (3, 100, 100, 4)
且
start_axis = 1
stop_axis = 2
得到:
Out.shape = (3, 100 * 100, 4)
Case 2:
给定
X.shape = (3, 100, 100, 4)
且
start_axis = 0
stop_axis = -1
得到:
Out.shape = (3 * 100 * 100 * 4)
参数¶
x (Tensor) - 多维Tensor,数据类型可以为float32、float64、int8、int32或int64。
start_axis (int) - flatten展开的起始维度。
stop_axis (int) - flatten展开的结束维度。
name (str,可选) - 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。
返回¶
Tensor
,一个 Tensor,它包含输入Tensor的数据,但维度发生变化。输入将按照给定的start_axis 和 stop_axis展开。数据类型与输入x相同。
代码示例¶
import paddle
image_shape=(2, 3, 4, 4)
x = paddle.arange(end=image_shape[0] * image_shape[1] * image_shape[2] * image_shape[3])
img = paddle.reshape(x, image_shape) / 100
out = paddle.flatten(img, start_axis=1, stop_axis=2)
# out shape is [2, 12, 4]
# 在动态图模式下,输出out与输入img共享数据
img[0, 0, 0, 0] = -1
print(out[0, 0, 0]) # [-1]