torch.contiguous()

torch.contiguous()是一个Tensor方法，用于返回一个连续的Tensor，即在内存中连续存储的Tensor。如果Tensor不是连续的，该方法会返回一个新的Tensor，该Tensor的数据是连续的，但是与原来的Tensor不共享存储空间。该方法通常用于提高Tensor的计算效率。

相关问题

x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float()逐行解析

这段代码用于对输入数据进行预处理，包括以下几个步骤：

1. 取出batch中键值为k的数据，并将其赋值给变量x。这里的batch就是一个批次数据，包含多个样本，k可以是一个整数，也可以是一个字符串，用于指定要取出的数据。

2. 检查x的形状是否为3维，如果是，则在最后一维添加一个维度，使其成为4维张量。这个操作是为了兼容一些输入数据，例如灰度图像，它们的形状可能只有(高, 宽, 通道数)三维，而需要转换成(批大小, 通道数, 高, 宽)四维才能输入到神经网络中。

3. 将x的维度从(批大小, 高, 宽, 通道数)的顺序改为(批大小, 通道数, 高, 宽)的顺序。这个操作是因为在pytorch中，神经网络所接受的输入数据的维度顺序是(批大小, 通道数, 高, 宽)，因此需要将x的维度顺序进行调整。

4. 将x转换为内存连续的张量，并将其类型转换为浮点型。这个操作是为了提高张量的访问速度，同时也是为了兼容一些不同类型的数据输入，例如RGB图像和灰度图像等。内存连续的张量能够提高访问速度是因为它的数据在内存中是按照连续的顺序排列的，这样在访问时就可以利用CPU的缓存机制，提高访问效率。而浮点型的数据则是神经网络所需要的标准数据类型，因为神经网络中大多数参数和激活函数都是基于浮点数计算的。

x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()

这段代码是用于实现卷积神经网络中的批量归一化操作。首先，将输入张量x的维度进行调整，使得通道维度(C)在最后一个维度上。然后，对调整后的张量x进行乘法运算，乘以批量归一化层的权重(Weight_BN)。最后，再将张量x的维度调整回来，使得通道维度(C)重新回到第二个维度上。这三个步骤的目的是为了对输入张量x进行批量归一化，从而提升卷积神经网络的性能。