之前對於pytorch的網路程式設計學習都是大致理解每一層的概念，有些語法語句沒有從原理上弄清楚，就比如標題的x = x.view(x.size(0), -1)  。

這句話一般出現在model類的forward函式中，具體位置一般都是在呼叫分類器之前。分類器是一個簡單的nn.Linear()結構，輸入輸出都是維度為一的值，x = x.view(x.size(0), -1)  這句話的出現就是為了將前面多維度的tensor展平成一維。下面是個簡單的例子，我將會根據例子來對該語句進行解析。

class NET(nn.Module):
    def __init__(self,batch_size):
        super(NET,self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(outchannels=3,in_channels=64,kernel_size=3,stride=1)
        self.fc = nn.Linear(64*batch_size,10)

    def forward(self,x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)  
        out = self.fc(x)
 

view()函式的功能根reshape類似，用來轉換size大小。x = x.view(batchsize, -1)中batchsize指轉換後有幾行，而-1指在不告訴函式有多少列的情況下，根據原tensor資料和batchsize自動分配列數。