x.view(x.size(0), -1)的用法 出现在CoRRN中的MMDLoss中,例: x.view(x.size(0), -1)的用法: 在CNN中,因为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,因此用它来实现 具体解释:(参考) 上面是个简单的网络结构,包含一个卷积层和一个分类层。forward()函数中,input首先...
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...
对pytorch中x=x.view（x.size（0）,-1）的理解说明 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([[...
问为什么在nn.Module中返回pyTorch强化学习示例中的self.head(x.view(x.size(0)，-1EN在深度学习领域...