PaddlePaddle

 paddle.fluid / layers / flatten


flatten

paddle. flatten ( x, axis=1, name=None ) [源代码]

flatten op将输入的多维Tensor展平成2-D Tensor矩阵

例如:

Case 1:

  给定
    X.shape = (3, 100, 100, 4)
  且
    axis = 2
  得到:
    Out.shape = (3 * 100, 4 * 100)

Case 2:

  给定
    X.shape = (3, 100, 100, 4)
  且
    axis = 0
  得到:
    Out.shape = (1, 3 * 100 * 100 * 4)
参数:
  • x (Variable) - 一个维度数>=axis 的多维Tensor, 数据类型可以为float32,float64,int8,int32或int64。

  • axis (int) - flatten展开的分割轴,[0, axis) 轴数据被flatten到输出矩阵的0轴,[axis, R)数据被flatten到输出矩阵的1轴,其中R是输入张量的总维度数。axis的值必须在[0,R]范围内。当 axis=0 时,若输入Tensor的维度为 \([d_0, d_1,… d_n]\) ,则输出张量的Tensor维度为 \([1,d_0 * d_1 *… d_n]\) ,默认值为1。

  • 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: 一个 2-D Tensor,它包含输入Tensor的数据,但维度发生变化。输入的[0, axis)维将沿axis展平到输出Tensor的0维度,剩余的输入维数展平到输出的1维度。数据类型与输入x相同。

返回类型: Variable

抛出异常:
  • ValueError: 如果 x 不是一个Variable

  • ValueError: 如果axis的范围不在 [0, rank(x)] 范围内

代码示例

import paddle.fluid as fluid
x = fluid.layers.data(name="x", shape=[4, 4, 3], append_batch_size=False, dtype="float32")
# x shape is [4, 4, 3]
out = fluid.layers.flatten(x=x, axis=2)
# out shape is [16, 3]

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