.contiguous()的作用

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

tensor.contiguous().view(-1)

这行代码的作用是将一个 Tensor 进行内存连续化操作，然后将其形状改变为 1 维。在 PyTorch 中，Tensor 可能因为各种操作而不再是内存连续的，如果需要对其进行操作，就需要先将其内存连续化。使用 contiguous() 函数可以实现这一功能，view() 函数则可以将其形状改变为指定的形状。在这行代码中，-1 表示将原 Tensor 扁平化成 1 维的形状。

pytorch data.view(bsz, -1).t().contiguous()

这行代码的作用是将一个大小为`(batch_size, -1)`的张量按列优先（即转置后行优先）展开并返回一个连续的张量。具体来说，它的作用是将形状为`(batch_size, -1)`的张量重塑为形状为`(-1, batch_size)`的张量。

其中，`bsz`是指批大小，`-1`的意思是根据张量的总元素数和批大小自动计算出剩余的维度大小，`view`方法用于重塑张量的形状，`t`方法用于进行转置操作，`contiguous`方法用于返回一个连续的张量，以便后续的计算。