# Flatten Layer 2D

Dieser Funktionsblock ist so konzipiert, dass er Eingabedaten aus einer mehrdimensionalen Form in einen eindimensionalen Vektor umwandelt, der typischerweise in der Architektur von KI-Modellen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) verwendet wird.

## 📥 Eingänge <a href="#inputs" id="inputs"></a>

Dieser Funktionsblock akzeptiert keine expliziten Eingaben. Er wird typischerweise im größeren Kontext eines Modells verwendet, wo er eingehende Tensor-Daten verarbeitet.

## 📤 Ausgänge <a href="#outputs" id="outputs"></a>

Dieser Funktionsblock produziert keine direkten Ausgaben, sondern ändert, wie die Daten für nachfolgende Schichten in einem KI-Modell strukturiert sind.

## 🕹️ Steuerungen <a href="#controls" id="controls"></a>

Dieser Block enthält keine benutzerkonfigurierbaren Steuerungen, da er automatisch auf Grundlage der Integration in das größere KI-Modell funktioniert.

## 🎨 Funktionen <a href="#features" id="features"></a>

`Data Transformation` Der Block transformiert mehrdimensionale Eingabetensoren in ein flaches, eindimensionales Format, was ihn geeignet macht, um in dichte Schichten eines neuronalen Netzwerks eingespeist zu werden.

## 📝 Nutzungshinweise <a href="#usage" id="usage"></a>

1. **Block in das Modell einfügen**: Platzieren Sie die Flatten-Schicht innerhalb Ihrer KI-Modellarchitektur, wo Sie die Eingabedaten von mehrdimensional in eindimensional umwandeln müssen.
2. **Mit der vorherigen Schicht verbinden**: Stellen Sie sicher, dass der Block mit der vorhergehenden Schicht verbunden ist, die mehrdimensionale Daten ausgibt, wie zum Beispiel eine Faltungsschicht oder Pooling-Schicht.
3. **Modelltraining oder -inferenz**: Nachdem er in das Modell integriert ist, fahren Sie mit den Trainings- oder Inferenzprozessen fort, wie erforderlich.

## 📊 Bewertung <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

Wenn er ausgeführt wird, bereitet dieser Funktionsblock die eingehenden mehrdimensionalen Daten vor, indem er sie in ein eindimensionales Array umwandelt, um sie mit dichten Schichten in KI-Modellen kompatibel zu machen.

## 💡 Tipps und Tricks <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

<details>

<summary>Verstehen der Formumwandlung</summary>

Stellen Sie sicher, dass Sie verstehen, wie Ihre Daten vor und nach dem Flatten geformt werden müssen, insbesondere bei der Konfiguration nachfolgender Schichten in Ihrem Modell.

</details>

## 🛠️ Fehlersuche <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

<details>

<summary>Dimensionen nicht übereinstimmend Fehler</summary>

Wenn Sie beim Integrieren dieses Blocks auf Fehler stoßen, die sich auf Dimensionen beziehen, prüfen Sie die Ausgabestruktur der vorherigen Schicht, um sicherzustellen, dass sie mit der Flatten-Operation kompatibel ist.

</details>
