Flatten层的实现在Keras.layers.core.Flatten()类中。

作用：

Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。

例子：

from keras.models import Sequential

from keras.layers.core import Flatten

from keras.layers.convolutional import Convolution2D

from keras.utils.vis_utils import plot_model

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)

plot_model(model, to_file='Flatten.png', show_shapes=True)

为了更好的理解Flatten层作用，我把这个神经网络进行可视化如下图：