我理解Flatten会移除除了一个维度之外的所有维度。例如，我理解flatten()：
> t = torch.ones(4, 3)> ttensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]])> flatten(t)tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])然而，我不太理解Flatten，特别是文档中的这个片段的含义：
>>> input = torch.randn(32, 1, 5, 5)>>> m = nn.Sequential(>>> nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 1),>>> nn.Flatten()>>> )>>> output = m(input)>>> output.size()torch.Size([32, 288])我觉得输出应该大小为[160]，因为32*5=160。
问题1. 那么为什么输出大小是[32,288]？
问题2. 我也不理解文档中给出的shape信息的含义：
问题3. 还有参数的含义：
回答：
这是默认行为的区别。torch.flatten默认情况下会展平所有维度，而torch.nn.Flatten默认情况下会从第二个维度（索引1）开始展平所有维度。
您可以在start_dim和end_dim参数的默认值中看到这种行为。参数start_dim表示要展平的第一个维度（从零开始索引），参数end_dim表示要展平的最后一个维度。因此，当start_dim=1时，这是torch.nn.Flatten的默认值，第一个维度（索引0）不会被展平，但当start_dim=0时，这是torch.flatten的默认值，第一个维度会被包括在内。
这种差异背后的原因可能是torch.nn.Flatten旨在与torch.nn.Sequential一起使用，通常会对一批输入执行一系列操作，其中每个输入被独立处理。例如，如果您有一批图像并调用torch.nn.Flatten，典型的用例是分别展平每个图像，而不是展平整个批次。
如果您确实想使用torch.nn.Flatten展平所有维度，您可以简单地创建对象为torch.nn.Flatten(start_dim=0)。
最后，文档中的形状信息只是涵盖了张量的形状将如何受到影响，阐明了第一个（索引0）维度保持不变。因此，如果您有一个形状为(N, *dims)的输入张量，其中*dims是一系列任意维度，输出张量的形状将为(N, *dims的乘积)，因为除了批处理维度之外的所有维度都被展平。例如，形状为(3,10,10)的输入将具有形状为(3, 10 x 10) = (3, 100)的输出。
