我有一个形状为 T x B x N 的张量(RNN 的训练数据，T 是最大序列长度，B 是批处理数，N 个特征数)，我想展平所有特征跨时间步长，这样我就得到了形状为 B x TN 的张量。一直无法弄清楚如何做到这一点..
最佳答案
您需要在展平之前对轴进行排列，如下所示:
t = t.swapdims(0,1) # (T,B,N) -> (B,T,N)
t = t.view(B,-1) # (B,T,N) -> (B,T*N) (equivalent to `t.view(B,T*N)`)
关于python - 展平 3D 张量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67595244/