tf 2.0 -- Flatten --数据熨斗

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参数

data_format: channels_last (default) or channels_first 。显然channels_last表示 通道 在参数组的最后，而channels_first表示 通道 在参数组的第一位。设置在~/.keras/keras.json.中，如果从来没有设置这个参数，就使用的是默认的_last参数。

例

      model = Sequential()model.add(Convolution2D(64, 3, 3,border_mode='same',input_shape=(3, 32, 32)))# now: model.output_shape == (None, 64, 32, 32)model.add(Flatten())# now: model.output_shape == (None, 65536)

函数

  def __init__(self, data_format=None, **kwargs):super(Flatten, self).__init__(**kwargs)# 判断输入的参数是否正确，只有两个选项哦。。。self.data_format = conv_utils.normalize_data_format(data_format)# 指定数据维度self.input_spec = InputSpec(min_ndim=2)def call(self, inputs):if self.data_format == 'channels_first':permutation = [0]permutation.extend([i for i inrange(2, K.ndim(inputs))])permutation.append(1)inputs = array_ops.transpose(inputs, perm=permutation)outputs = array_ops.reshape(inputs, (array_ops.shape(inputs)[0], -1))if not context.executing_eagerly():outputs.set_shape(self.compute_output_shape(inputs.get_shape()))return outputsdef compute_output_shape(self, input_shape):input_shape = tensor_shape.TensorShape(input_shape).as_list()output_shape = [input_shape[0]]if all(input_shape[1:]):output_shape += [np.prod(input_shape[1:])]else:output_shape += [None]return tensor_shape.TensorShape(output_shape)

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