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Pytorch之contiguous的用法-创新互联

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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本文标题:Pytorch之contiguous的用法-创新互联
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