contiguous_inputs: List[np.ndarray] = [i.contiguous().cpu().numpy() for i in data]

这段代码是一个列表推导式，用于将包含在`data`列表中的多个PyTorch张量转换为NumPy数组，并确保它们是连续的。

解释如下：

1. `data`是一个包含多个PyTorch张量的列表。
2. `contiguous_inputs`是一个新的列表，用于存储转换后的NumPy数组。
3. 列表推导式中的`for i in data`遍历了`data`列表中的每个元素，并将其赋值给变量`i`。
4. 对于每个元素`i`，调用了三个方法：`contiguous()`、`cpu()`和`numpy()`。
- `contiguous()`方法用于确保张量在内存中是连续存储的。
- `cpu()`方法将张量从GPU内存迁移到CPU内存。
- `numpy()`方法将PyTorch张量转换为NumPy数组。
5. 转换后的NumPy数组被添加到`contiguous_inputs`列表中。

最终，你将得到一个包含多个连续的NumPy数组的`contiguous_inputs`列表。

相关问题

contiguous_inputs: List[np.ndarray]

你可以使用以下代码来将一个列表中的多个NumPy数组连接在一起，生成一个连续的输入：

import numpy as np

# 假设contiguous_inputs是一个包含多个NumPy数组的列表
contiguous_inputs = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9])]

# 使用np.concatenate函数将数组连接在一起
concatenated_input = np.concatenate(contiguous_inputs)

print(concatenated_input)

输出：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

这样，你就可以将列表中的多个NumPy数组连接成一个连续的输入。

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'contiguous'

这个错误通常是因为 numpy 数组不是连续的内存块，而某些函数需要传入连续内存块的数组作为参数。

可以尝试使用 numpy 的 `ascontiguousarray` 函数将数组转换为连续的内存块，例如：

import numpy as np

# 原始数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 转换为连续内存块的数组
arr_cont = np.ascontiguousarray(arr)

# 使用 arr_cont 调用需要连续内存块的函数

如果还是出现相同的错误，可能需要检查代码中其他部分是否存在问题。