flatten¶
根据给定的 start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平。
注解
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)
out = paddle.flatten(img, start_axis=1, stop_axis=2)
# out shape is [2, 12, 4]
# out shares data with img in dygraph mode
img[0, 0, 0, 0] = -1
print(out[0, 0, 0]) # [-1]