Pytorch之contiguous的用法
contiguous
tensor变量调用contiguous()函数会使tensor变量在内存中的存储变得连续。
contiguous()：view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose,permute等，需要用contiguous()来返回一个contiguouscopy。
一种可能的解释是：
有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把tensor变成在内存中连续分布的形式。
is_contiguous
判断是否contiguous用torch.Tensor.is_contiguous()函数。
importtorch x=torch.ones(10,10) x.is_contiguous()#True x.transpose(0,1).is_contiguous()#False x.transpose(0,1).contiguous().is_contiguous()#True
在pytorch的最新版本0.4版本中，增加了torch.reshape(),这与numpy.reshape的功能类似。它大致相当于tensor.contiguous().view()
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