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

补充：pytorch中view的用法(重构张量)

view在pytorch中是用来改变张量的shape的，简单又好用。

pytorch中view的用法通常是直接在张量名后用.view调用，然后放入自己想要的shape。如

tensor_name.view(shape)

Example:

1. 直接用法：

>>> x = torch.randn(4, 4) >>> x.size() torch.Size([4, 4]) >>> y = x.view(16) >>> y.size() torch.Size([16])

2. 强调某一维度的尺寸：

>>> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions>>> z.size()torch.Size([2, 8])

3. 拉直张量：

(直接填-1表示拉直， 等价于tensor_name.flatten())

>>> y = x.view(-1) >>> y.size() torch.Size([16])

4. 做维度变换时不改变内存排列

>>> a = torch.randn(1, 2, 3, 4)>>> a.size()torch.Size([1, 2, 3, 4])>>> b = a.transpose(1, 2) # Swaps 2nd and 3rd dimension>>> b.size()torch.Size([1, 3, 2, 4])>>> c = a.view(1, 3, 2, 4) # Does not change tensor layout in memory>>> c.size()torch.Size([1, 3, 2, 4])>>> torch.equal(b, c)False

注意最后的False，在张量b和c是不等价的。从这里我们可以看得出来，view函数如其名，只改变“看起来”的样子，不会改变张量在内存中的排列。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。