pytorch contiguous
时间: 2023-04-18 20:00:29 浏览: 85
PyTorch中的contiguous函数是用来将Tensor变成连续的Tensor的。在PyTorch中,Tensor的存储方式是按照列优先(column-major)的方式存储的,也就是说,Tensor的每一列都是连续存储的,而每一行则不一定是连续存储的。当我们对一个Tensor进行操作时,如果它的存储方式不是连续的,那么就会导致计算效率的下降。因此,我们可以使用contiguous函数将Tensor变成连续的Tensor,从而提高计算效率。
相关问题
pytorch tensor.contiguous()
在 PyTorch 中,当一个张量不是按照内存中连续的方式存储时,它被称为非连续性张量。在这种情况下,我们可以使用 `tensor.contiguous()` 方法来返回一个连续的张量。
具体来说,当一个张量的内存不是按照连续方式存储时,这个张量的元素在内存中的存储位置可能是不连续的。这种情况下,我们无法直接对该张量进行一些操作,比如进行矩阵乘法等操作。因此,我们需要调用 `contiguous()` 方法来将该张量复制到一个连续的内存块中,使得元素在内存中的存储位置变得连续。这样,我们就可以对它进行操作了。
需要注意的是,`contiguous()` 方法会返回一个新的张量,而不是修改原有的张量。因此,如果需要修改原有的张量,需要将返回值再次赋值给原变量。
pytorch geometric
PyTorch Geometric (PyG) 是一个用于 PyTorch 的几何深度学习扩展库。它提供了许多用于处理图和其他不规则结构数据的方法和工具。PyTorch Geometric 基于 PyTorch 框架,使得用户可以方便地构建和训练图神经网络模型。
在 PyTorch Geometric 中,边的信息以 `edge_index` 的形式表示。`edge_index` 是一个形状为 `[2, num_edges]` 的张量,其中第一行表示边的源节点,第二行表示边的目标节点。当创建 `Data` 对象时,需要将 `edge_index` 转置后传入,以匹配正确的形状。
例如,假设有以下代码片段:
```python
import torch
from torch_geometric.data import Data
edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0], [1, 2], [2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index.t().contiguous())
```
这段代码创建了一个 `Data` 对象,其中 `x` 是节点特征张量,`edge_index` 是边索引张量。最后的输出 `Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1])` 表示边索引有 4 条边,节点特征张量有 3 个节点。
总结来说,PyTorch Geometric 是一个用于 PyTorch 的扩展库,用于处理图和其他不规则结构数据。它提供了方便的方法和工具来构建和训练图神经网络模型。边的信息通过 `edge_index` 表示,其中第一行是源节点,第二行是目标节点。在创建 `Data` 对象时,需要注意 `edge_index` 的形状,并将其转置以匹配正确的格式。