Pytorch之contiguous的用法-创新互联
contiguous
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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。
is_contiguous
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
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