contiguous
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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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网页标题：Pytorch之contiguous的用法-创新互联
新闻来源：
http://cdkjz.cn/article/iiije.html
