Deep learning 将二维转换为线性

说我有一个conv2d层，我知道这是线性层的一个特例，如何将conv2d层转换为线性层？（小火炬） 例如：

Conv2d(96, 1000, kernel_size=torch.Size([10, 10]), stride=(1, 1))

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我不会把卷积层称为“线性层的特例”。但对于您的问题：您的意思是如何将conv层输出展平到线性层？由于conv.层和向量线性层需要矩阵，因此必须将矩阵展平，例如，形状（m，n）的矩阵将成为向量（m*n，1）。以下是如何在Pytorch中实现这一点：

x=nn.Conv2d（961000，内核大小=torch.size（[10,10]），步长=（1,1））
x=x.view（-1，x.size（）[1]*x.size（）[2]*x.size（）[3]）

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现在可以将x传递到平坦层中。希望有帮助

实际上，我想用线性替换conv2d层，但仍然具有相同的效果“替换”是什么意思？卷积确实可以表示为矩阵乘法，例如。从我所看到的，答案还提供了一些如何在代码中实现这一点的方法。