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。