在pytorch的CNN代码中经常会看到
x.view(x.size(0), -1)
首先，在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的，例如将2行3列的tensor变为1行6列，其中-1表示会自适应的调整剩余的维度
a = torch.Tensor(2,3) print(a) # tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000], # [0.0000, 0.0000, 0.0000]]) print(a.view(1,-1)) # tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])
在CNN中卷积或者池化之后需要连接全连接层，所以需要把多维度的tensor展平成一维，x.view(x.size(0), -1)就实现的这个功能
def forward(self,x):
x=self.pre(x)
x=self.layer1(x)
x=self.layer2(x)
x=self.layer3(x)
x=self.layer4(x)
x=F.avg_pool2d(x,7)
x=x.view(x.size(0),-1)
return self.fc(x)
卷积或者池化之后的tensor的维度为(batchsize，channels，x，y)，其中x.size(0)指batchsize的值，最后通过x.view(x.size(0), -1)将tensor的结构转换为了(batchsize, channels*x*y)，即将（channels，x，y）拉直，然后就可以和fc层连接了
补充：pytorch中view的用法(重构张量)
view在pytorch中是用来改变张量的shape的，简单又好用。
pytorch中view的用法通常是直接在张量名后用.view调用，然后放入自己想要的shape。如
tensor_name.view(shape)
Example:
1. 直接用法：
> x = torch.randn(4, 4) > x.size() torch.Size([4, 4]) > y = x.view(16) > y.size() torch.Size([16])
2. 强调某一维度的尺寸：
> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions > z.size() torch.Size([2, 8])
3. 拉直张量：
(直接填-1表示拉直， 等价于tensor_name.flatten())
> y = x.view(-1) > y.size() torch.Size([16])
4. 做维度变换时不改变内存排列
> a = torch.randn(1, 2, 3, 4) > a.size() torch.Size([1, 2, 3, 4]) > b = a.transpose(1, 2) # Swaps 2nd and 3rd dimension > b.size() torch.Size([1, 3, 2, 4]) > c = a.view(1, 3, 2, 4) # Does not change tensor layout in memory > c.size() torch.Size([1, 3, 2, 4]) > torch.equal(b, c) False
注意最后的False，在张量b和c是不等价的。从这里我们可以看得出来，view函数如其名，只改变“看起来”的样子，不会改变张量在内存中的排列。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。