pytorch中contiguous()

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参考博客1

参考博客2

在PyTorch中，有一些对Tensor的操作不会真正改变Tensor的内容，改变的仅仅是Tensor中字节位置的索引。这些操作有：

narrow(), view(), expand(), transpose()

例如执行view操作之后，不会开辟新的内存空间来存放处理之后的数据，实际上新数据与原始数据共享同一块内存。

而在调用contiguous()之后，PyTorch会开辟一块新的内存空间存放变换之后的数据，并会真正改变Tensor的内容，按照变换之后的顺序存放数据。

contiguous：view只能用在contiguous的tensor上。如果在view之前用了 transpose, permute 等，需要用 contiguous() 来返回一个contiguous copy。

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。

判断是否contiguous用torch.Tensor.is_contiguous()函数。

import torch
x = torch.ones(10, 10)
x.is_contiguous()  # True
x.transpose(0, 1).is_contiguous()  # False
x.transpose(0, 1).contiguous().is_contiguous()  # True

pytorch中contiguous()

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原文地址：https://www.cnblogs.com/douzujun/p/13640037.html