Numpy 关于Theano中展平函数的澄清

在[它说：

当我在numpy 3d阵列上使用展平函数时，我得到了一个一维阵列。但这里它说我得到了一个矩阵。展平（2）在theano中是如何工作的

numpy上的类似示例生成1D阵列：

     a= array([[[ 1,  2,  3],
    [ 4,  5,  6],
    [ 7,  8,  9]],

   [[10, 11, 12],
    [13, 14, 15],
    [16, 17, 18]],

   [[19, 20, 21],
    [22, 23, 24],
    [25, 26, 27]]])

   a.flatten(2)=array([ 1, 10, 19,  4, 13, 22,  7, 16, 25,  2, 11, 20,  5, 14, 23,  8, 17,
   26,  3, 12, 21,  6, 15, 24,  9, 18, 27])

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numpy不支持仅展平某些维度，但Theano支持

因此，如果

a

是一个numpy数组，

a.flatten（2）

没有任何意义。它运行时没有错误，只是因为

2

作为

order

参数传递，这似乎导致numpy坚持默认的

C

顺序

Theano的

flatten

确实支持axis规范。解释了它的工作原理

Parameters:
    x (any TensorVariable (or compatible)) – variable to be flattened
    outdim (int) – the number of dimensions in the returned variable

Return type:
    variable with same dtype as x and outdim dimensions

Returns:
    variable with the same shape as x in the leading outdim-1 dimensions,
    but with all remaining dimensions of x collapsed into the last dimension.

例如，如果我们将形状为（2，3，4，5）的张量用 展平（x，outdim=2），然后我们将有相同的（2-1=1）前导 维度（2，），其余维度将折叠 本例中的输出将具有形状（2,60）

一个简单的Theano演示：

import numpy
import theano
import theano.tensor as tt


def compile():
    x = tt.tensor3()
    return theano.function([x], x.flatten(2))


def main():
    a = numpy.arange(2 * 3 * 4).reshape((2, 3, 4))
    f = compile()
    print a.shape, f(a).shape


main()

印刷品

(2L, 3L, 4L) (2L, 12L)

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代码给出了错误。我的ur代码版本（对于像我这样的新手）：

import numpy as np import theano import theano.tensor as tt from numpy import dtype x=tt.tensor4（）f=theano.function（[x]，x.flatte（2））a=np.asarray（np.arange（2*3*4*5）。重塑（（2,3,4,5）），dtype=theano.config.floatX）打印f（a）

错误是什么？如果您已经搜索过但无法找到现有答案，则最好开始新问题。

(2L, 3L, 4L) (2L, 12L)