.contiguous()的作用
时间: 2024-04-19 12:27:03 浏览: 18
在PyTorch中,`.contiguous()`是一个函数,用于将张量在内存中变为连续存储的形式。
在计算机内存中,张量的元素可能不是按照其在逻辑上的顺序进行存储的。这是因为在进行张量操作时,PyTorch可能会对张量进行优化和重排,导致张量在内存中不是连续存储的。
而一些操作只能在连续存储的张量上进行,因此在需要对张量进行一些操作之前,需要先使用`.contiguous()`函数将其转换为连续存储形式。
具体来说,`.contiguous()`函数会创建一个新的连续存储的张量,并将原始张量的元素复制到新张量中。这样,新张量中的元素将按照原始张量的顺序进行连续存储。
需要注意的是,`.contiguous()`函数只有在需要时才会创建新的张量。如果原始张量已经是连续存储的,那么`.contiguous()`函数不会进行任何操作,直接返回原始张量。
因此,在需要对张量进行一些操作之前,特别是一些要求连续存储格式的操作,如某些类型的索引操作、view操作等,可以使用`.contiguous()`函数来确保张量在内存中是连续存储的。
相关问题
x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()
这行代码的作用是将张量x的维度顺序进行调整,并将结果存储在一个新的张量中。具体来说,x.permute(0, 2, 3, 1)将x的维度从(0, 1, 2)变为(0, 2, 3, 1),即将原来的第3维移动到了最后。而.contiguous()则是为了保证新的张量在内存中是连续存储的,这样可以提高后续计算的效率。
举个例子,假设x的shape为(2, 3, 4, 5),那么x.permute(0, 2, 3, 1)的结果的shape为(2, 4, 5, 3),即将原来的第3维移动到了最后。而如果不加.contiguous(),则新的张量在内存中可能不是连续存储的,这会影响后续计算的效率。
```python
import torch
# 创建一个4维张量
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
# 调整维度顺序,并保证连续存储
y = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()
print(x.shape) # 输出:torch.Size([2, 3, 4, 5])
print(y.shape) # 输出:torch.Size([2, 4, 5, 3])
```
x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
`x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()`是对张量x进行维度变换和内存连续化操作的代码。
`permute()`函数用于对张量的维度进行重新排列,参数中的数字表示新的维度顺序。在这里,`(0, 2, 1, 3)`表示将原始张量x的维度顺序变为第0维、第2维、第1维、第3维。这个操作可以用来改变张量的维度顺序,使得数据在不同维度之间进行转置或重新排列。
`contiguous()`函数用于使张量在内存中变为连续存储的形式。在PyTorch中,有些操作只能在连续存储的张量上进行,因此如果需要对张量进行一些操作之前,需要先使用`contiguous()`函数将其转换为连续存储形式。
综合起来,`x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()`的作用是将张量x的维度顺序变为`(0, 2, 1, 3)`,并将其转换为内存连续存储形式。