pytorch contiguous

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，张量的contiguous()

在PyTorch中，`contiguous()`是一个重要的概念，它用于描述Tensor内存布局的一致性。当一个Tensor的数据在内存中是连续存储的，即它的所有元素都在同一块连续的内存区域，那么这个Tensor就被认为是contiguous的[^1]。

你可以通过调用`.is_contiguous()`方法来检查一个Tensor是否是contiguous的。在这个例子中：

x = torch.ones(10, 10)
x.is_contiguous()  # 返回True，因为默认情况下一维的ones是contiguous的

# 当我们对维度进行交换，如transpose，可能会导致非contiguous
x.transpose(0, 1).is_contiguous()  # 返回False，因为转置后的Tensor不是原始顺序

# 调用contiguous()函数会创建一个新的连续的视图
x_transposed_contig = x.transpose(0, 1).contiguous()
x_transposed_contig.is_contiguous()  # 返回True，现在张量又变回了contiguous

`contiguous()`不仅用于检查，还可以用来强制转换Tensor到连续的内存布局，这对于某些操作（如卷积、矩阵乘法等）来说是必需的，因为它们通常依赖于连续内存访问。