Pytorch中将tensor拉平的几种方法

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前言

当我们在搭建网络时，tensor进入全连接层/GAP/GMP/分类器之前需要对tensor进行拉平操作，保留某个维度或者去除某个维度，本文试着总结一下常见的将tensor拉平的方法，如有问题希望大家批评指正。

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一、卷积神经网络提取特征的流程

在计算机视觉领域，无论是图像分类还是目标检测，CNN常被用作图片特征提取的Backbone(主干网络)。CNN经过某些卷积操作生成feature map，降低分辨率，增大通道数。在进入最后的全连接层/分类器之前时，特征信息最多，往往此时需要保留通道数而忽略图片的宽高。本文以上一篇文章的MobileNetV2为例，阐述几种tensor拉平的方法。

二、几种常见方法

1.view():元素总数不变改变形状

MobileNetV2的forward部分：

 def forward(self, x):
        #2,3,32,32
        x = self.conv1(x)
        #2,3,32,32
        x = self.bottleneck1(x)
        x = self.bottleneck2(x)
        x = self.bottleneck3(x)
        x = self.bottleneck4(x)
        x = self.bottleneck5(x)
        x = self.bottleneck6(x)
        x = self.bottleneck7(x)
        #2,320,4,4
        x = self.conv2(x)
        #2,1280,4,4
        x = self.avgpool(x)
        #2,1280,1,1
        #tensor拉平发生的位置
        x = x.view(x.size[0],-1)
        #2,1280
        x = self.linear(x)
        #2,1000
        return x

Pytorch中tensor的输入格式为[B,C,H,W]，分别代表batch_size,channels,高,宽。简单回顾一下，假设输入的tensor为[2,3,32,32]，经过forward到全连接层之前的tensor变为[2,1280,1,1]，分辨率降低，通道数变多，我们的目的是将tensor拉平，即只要batch_size和channels，方便后续分类。此时可以采用view()操作，这也是最常见的操作。

'''
view()是根据元素总数来改变tensor形状的，即变形后的tensor元素总数不变
本例中元素总数为2*1280*1*1
x.size[0]是x的第一个维度batch_size，本例中为2，-1代表自动计算该维度
想要去掉H，W则只需指定第一个维度的batch_size自动计算第二个维度即可，因为H，W经过卷积后均为1
'''

x = x.view(x.size[0],-1)

2.flatten()：将指定维度合并为一个维度

forward中可以修改如下：

 def forward(self, x):
        #2,3,32,32
        x = self.conv1(x)
        #2,3,32,32
        x = self.bottleneck1(x)
        x = self.bottleneck2(x)
        x = self.bottleneck3(x)
        x = self.bottleneck4(x)
        x = self.bottleneck5(x)
        x = self.bottleneck6(x)
        x = self.bottleneck7(x)
        #2,320,4,4
        x = self.conv2(x)
        #2,1280,4,4
        x = self.avgpool(x)
        #2,1280,1,1
        #tensor拉平发生的位置
        #flatten的两种方式
        #将第一维之后的维度合并
        #x = torch.flatten(x,1)
        #x = x.flatten(1)
        #2,1280
        x = self.linear(x)
        #2,1000
        return x

flatten原型如下：

flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)

其中input为输入的tensor，start_dim为起始维度，end_dim为终止维度。flatten的功能为将start_dim到end_dim的维度合并为一个维度。本例中将128011合并为一个维度1280

3.squeeze()：去掉维度数为1的维度

由于本例的特殊性，最后的H，W均为1，则可直接用squeeze()去掉维度为1的维度

 def forward(self, x):
        #2,3,32,32
        x = self.conv1(x)
        #2,3,32,32
        x = self.bottleneck1(x)
        x = self.bottleneck2(x)
        x = self.bottleneck3(x)
        x = self.bottleneck4(x)
        x = self.bottleneck5(x)
        x = self.bottleneck6(x)
        x = self.bottleneck7(x)
        #2,320,4,4
        x = self.conv2(x)
        #2,1280,4,4
        x = self.avgpool(x)
        #2,1280,1,1
        #tensor拉平发生的位置
        x = x.squeeze()
        #2,1280
        x = self.linear(x)
        #2,1000
        return x

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未完待续……