keras中的flatten具体是如何操作的

如（15，8）flatten到（120，）。是15个8横着拼接还是8个15横着拼接？

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在 Keras 中，Flatten 层用于将输入数据展开为一维向量，以便于输入到全连接层等接受一维向量作为输入的层中。具体来说，Flatten 层会将输入的张量按照最后一维的大小进行展开，即将多维张量展开为一维向量。

对于输入形状为 (15, 8) 的张量，经过 Flatten 层后，输出形状为 (120,) 的一维向量。展开的过程是按照最后一维的大小进行的，即先将第一列展开，然后是第二列，以此类推，最后得到一个长度为 120 的一维向量，其中前 8 个元素对应于第一列的元素，接下来的 8 个元素对应于第二列的元素，以此类推，直到最后一个元素对应于最后一列的最后一个元素。

需要注意的是，Flatten 层不会改变张量的元素数量，只是将多维张量展开为一维向量。因此，在展开后的一维向量中，元素的顺序与原张量中的元素顺序是一致的，只是排列方式变为了一维。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

• 这篇博客: Keras学习笔记3——keras.layers中的 4. Flatten层 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 将一个维度大于或等于3的高维矩阵，“压扁”为一个二维矩阵。即保留第一个维度（如：batch的个数），然后将剩下维度的值相乘作为“压扁”矩阵的第二个维度。将输入展平。不影响批量大小。

  keras.layers.Flatten(data_format=None)
  

  参数：

  • data_format：一个字符串，其值为 channels_last（默认值）或者 channels_first。它表明输入的维度的顺序。此参数的目的是当模型从一种数据格式切换到另一种数据格式时保留权重顺序。channels_last 对应着尺寸为 (batch, …, channels) 的输入，而 channels_first 对应着尺寸为 (batch, channels, …) 的输入。默认为 image_data_format 的值，你可以在 Keras 的配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到它。如果你从未设置过它，那么它将是 channels_last。

  例：

  model = Sequential()
  
  # 现在：model.output_shape == (None, 64, 32, 32)
  model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape=(3, 32, 32), padding='same',))
  # 现在：model.output_shape == (None, 65536)
  model.add(Flatten())