flatten层的作用

flatten是用来对数组进行展平操作的，首先我们假设有一张灰度图片，这个图片只有3x3个像素点，分别是从1到9，我们对其进行flatten操作。首先它会把每1行进行分开，然后用第2行接在第1行后面，形成一个新的数组1，2，3，4，5，6，最后再把第3行的7，8，9接在新生成的数组后面形成最终的数组。

接下来我们来验证一下我们的猜想。首先导入numpy包，用它来创建一个3x3的二维数组a，并将a打印出来。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],

              [4,5,6],

              [7,8,9]])

print(a)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

然后我们将a进行flatten操作，赋值为b，然后把b打印出来。

b = a.flatten()

print(b)

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

我们可以看到，经过flatten操作之后，本来3行的数组变成了1行。最后我们打印一下a和b的形状，看看是不是从3行变成了1行。

print(a.shape)

print(b.shape)

(3, 3)
(9,)

如果是彩色图片的话，它会有3个颜色通道，进行fltten时的步骤也是一样的。分别把每个通道展平，然后将第2个通道接在第1个通道后面，再将第3个通道接在第2个通道后面。

c = np.array([[[1,2,3],

              [4,5,6],

              [7,8,9]],

            [[1,2,3],

              [4,5,6],

              [7,8,9]],

            [[1,2,3],

              [4,5,6],

              [7,8,9]]])

print(c)

[[[1 2 3]
  [4 5 6]
  [7 8 9]]

 [[1 2 3]
  [4 5 6]
  [7 8 9]]

 [[1 2 3]
  [4 5 6]
  [7 8 9]]]

打印展平后的数组，看一下是不是已经展平成了1行

d = c.flatten()

print(d)

[1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

看一下展平前后的数组形状

print(c.shape)

print(d.shape)

(3, 3, 3)
(27,)

flatten操作虽然原理非常简单，但是在深度学习中却经常用到，是一个必须要掌握的知识点。