PyTorch:合并和展平不同形状的输入

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。在PyTorch中，合并和展平不同形状的输入是常见的操作，可以通过以下方式实现：

1. 合并不同形状的输入：
   • torch.cat()函数可以用于沿指定维度拼接张量。它接受一个张量列表作为输入，并返回拼接后的张量。可以通过指定dim参数来指定拼接的维度。
   • 示例代码：
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   • 输出：
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• 展平不同形状的输入：
  • torch.flatten()函数可以用于将多维张量展平为一维张量。它接受一个输入张量作为参数，并返回展平后的张量。
  • 示例代码：
  • 示例代码：
  • 输出：
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PyTorch的优势在于其动态计算图的特性，使得模型的构建和调试更加灵活和直观。它还提供了丰富的预训练模型和优化算法，方便开发者快速构建和训练复杂的神经网络模型。

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