转载自[https://blog.csdn.net/TYUT_xiaoming/article/details/100799527]
在pytorch的CNN代码中经常会看到
x.view(x.size(0), -1)
首先,在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的,例如将2行3列的tensor变为1行6列,其中-1表示会自适应的调整剩余的维度
a = torch.Tensor(2,3)
print(a)
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000],
# [0.0000, 0.0000, 0.0000]])
print(a.view(1,-1))
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])
在CNN中卷积或者池化之后需要连接全连接层,所以需要把多维度的tensor展平成一维,x.view(x.size(0), -1)就实现的这个功能
def forward(self,x):
x=self.pre(x)
x=self.layer1(x)
x=self.layer2(x)
x=self.layer3(x)
x=self.layer4(x)
x=F.avg_pool2d(x,7)
x=x.view(x.size(0),-1)
return self.fc(x)
卷积或者池化之后的tensor的维度为(batchsize,channels,x,y),其中x.size(0)指batchsize的值,最后通过x.view(x.size(0), -1)将tensor的结构转换为了(batchsize, channels*x*y),即将(channels,x,y)拉直,然后就可以和fc层连接了