Unflatten

class torch.nn.modules.flatten.Unflatten(dim, unflattened_size) [исходный код]

Преобразует измерение тензора, разворачивая его до заданной формы. Используется с Sequential.

• dim задаёт измерение входного тензора, которое нужно развернуть.
• unflattened_size — это новая форма развернутого измерения тензора; она может быть tuple целых чисел, list целых чисел или torch.Size для входных данных Tensor.

Форма:

• Вход: $(*, S_{\text{dim}}, *)$, где $S_{\text{dim}}$ — размер измерения dim, а $*$ означает любое количество измерений, включая ноль.
• Выход: $(*, U_1, ..., U_n, *)$, где $U$ = unflattened_size и $\prod_{i=1}^n U_i = S_{\text{dim}}$.

Параметры:

• dim (int) – измерение, которое нужно развернуть
• unflattened_size (Union[torch.Size, Tuple, List]) – новая форма развернутого измерения

Примеры

>>> input = torch.randn(2, 50)
>>> # With tuple of ints
>>> m = nn.Sequential(
>>>     nn.Linear(50, 50),
>>>     nn.Unflatten(1, (2, 5, 5))
>>> )
>>> output = m(input)
>>> output.size()
torch.Size([2, 2, 5, 5])
>>> # With torch.Size
>>> m = nn.Sequential(
>>>     nn.Linear(50, 50),
>>>     nn.Unflatten(1, torch.Size([2, 5, 5]))
>>> )
>>> output = m(input)
>>> output.size()
torch.Size([2, 2, 5, 5])

extra_repr() [исходный код]

Возвращает дополнительное представление модуля.

Тип возвращаемого значения:

str

forward(input) [исходный код]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor