在Pytorch中构建网络时，nn.Sequential容器只传递到从nn.Module继承的模块(参数)，可以构建流水线式神经网络。 在简单平坦化操作中，举例来说，要将(n，c，h，w )的输入平坦化为(n，C*H*W )，实际上可使用简单的x=x.view(x ) x，size(0)，- -
但是，这个词不能单独放在nn.Sequential容器中。 nn.Module也没有用于均衡flatten操作的此子模块。
所以，为了方便直接放入nn.Sequential容器中，必须定制一个。
代码的实现很简单。
classflatten(nn.module ) : def _ init _ (self ) :super ) flatten，self ) __init__ () ) defforwarrard
net=nn.sequential (nn.conv 2d (1，16，stride=1，padding=1)，nn.maxpool2d )，Flatten )，#这里是自己实现的继承