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pytorch中contiguous()

pytorch中contiguous()

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()來返回一個contiguous copy。
一種可能的解釋是:
有些tensor并不是占用一整塊內存,而是由不同的數據塊組成,而tensor的view()操作依賴于內存是整塊的,這時只需要執行contiguous()這個函數,把tensor變成在內存中連續分布的形式。
判斷是否contiguous用torch.Tensor.is_contiguous()函數。

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

在pytorch的最新版本0.4版本中,增加了torch.reshape(), 這與 numpy.reshape 的功能類似。它大致相當于 tensor.contiguous().view()

https://blog.csdn.net/u011394059/article/details/78664694
https://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/78730078
https://blog.csdn.net/u011276025/article/details/73826562
中的Bug3

https://www.zydui.com/af7aeU28CDQ9VB1YC.html
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