代码解读：y.view(y.size(0), -1)---tensor张量第一维保持不变，其余维度展平

y.view(y.size(0), -1)代码解读：

用于改变PyTorch张量（tensor）y的形状的。
y.size(0)返回y的第一维的大小。
-1表示让PyTorch自动计算该维度的大小，以确保新的张量与原始张量有相同的元素数量。
功能：将y的第一维保持不变，然后将其余的维度展平。

#!/usr/bin/env python3
import torchx = torch.randn((3, 1, 2))
print(x)
print(x.size(0))
print(x.view(x.size(0), -1))y = torch.randn((3, 2, 2))
print(y)
print(y.size(0))
print(y.view(y.size(0), -1))z = torch.randn((2,3))
print(z)
print(z.size(0))
print(z.view(z.size(0), -1))
# x输出
tensor([[[ 1.3927,  0.8704]],[[-2.2128,  0.1680]],[[ 1.3459,  1.6155]]])
3
tensor([[ 1.3927,  0.8704],[-2.2128,  0.1680],[ 1.3459,  1.6155]])
# y输出
tensor([[[-1.0421,  0.2478],[-1.5509,  1.5805]],[[ 0.6882,  0.4131],[-0.0034,  0.1004]],[[ 0.2090, -0.7472],[ 1.2551,  0.4388]]])
3
tensor([[-1.0421,  0.2478, -1.5509,  1.5805],[ 0.6882,  0.4131, -0.0034,  0.1004],[ 0.2090, -0.7472,  1.2551,  0.4388]])
# z输出
tensor([[-0.1616, -0.6525, -1.9303],[-1.4292, -2.0358,  0.2268]])
2
tensor([[-0.1616, -0.6525, -1.9303],[-1.4292, -2.0358,  0.2268]])