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。

相关问题

def entropy_fn(map, point_number): map[map < 0.5] = 0 # index = 1 # for i in range(len(map)): # for j in range(len(map[i])): # if map[i][j] != 0: # index = index + 1 # print("index, point_number:", index, point_number) map = torch.tensor(map) entropy = ((-1) * map.contiguous().view(-1) * torch.log2(map.contiguous().view(-1) + 1e-7)).sum() / point_number return entropy.item()

这是一个计算熵的函数。它接受一个名为`map`的数组和`point_number`作为参数。在函数中，`map`数组中小于0.5的元素被设置为0。然后，函数将`map`转换为一个PyTorch张量。接下来，函数计算熵的值，通过将`map`展平成一维张量，并对每个元素应用公式`(-1) * x * log2(x + 1e-7)`，最后将所有元素求和并除以`point_number`得到熵的值。最后，函数返回熵的值。

注意，该函数依赖于PyTorch库，因此在使用之前需要导入相应的库。

contiguous().view()

contiguous().view()是PyTorch中的一个函数，用于将一个不连续的Tensor变成连续的，并且可以改变Tensor的形状。具体来说，contiguous()函数会返回一个连续的Tensor，而view()函数则会将该Tensor按照指定的形状进行重构。这个函数常用于对Tensor进行操作之前，需要先将其变成连续的。