contiguous() 的作用
时间: 2024-03-19 10:41:31 浏览: 18
在 PyTorch 中,contiguous() 是一个 Tensor 对象的方法,用于检查该 Tensor 是否是连续存储的。
在 Tensor 对象中,元素的存储顺序通常是按照它们在多维数组中的顺序来排列的。但是,由于某些操作可能会改变 Tensor 的存储顺序,这可能会导致一些计算错误或性能下降。因此,为了保证计算的正确性和效率,contiguous() 方法可以用来检查 Tensor 是否连续存储,并在需要时进行内存重排,以确保 Tensor 的元素按照正确的顺序排列。
如果一个 Tensor 是连续存储的,则该方法返回 True;否则,返回 False。如果该 Tensor 不是连续存储的,可以使用 contiguous() 方法来将其转换为连续存储的形式,以获得更好的计算性能。
相关问题
.contiguous()的作用
在PyTorch中,`.contiguous()`是一个函数,用于将张量在内存中变为连续存储的形式。
在计算机内存中,张量的元素可能不是按照其在逻辑上的顺序进行存储的。这是因为在进行张量操作时,PyTorch可能会对张量进行优化和重排,导致张量在内存中不是连续存储的。
而一些操作只能在连续存储的张量上进行,因此在需要对张量进行一些操作之前,需要先使用`.contiguous()`函数将其转换为连续存储形式。
具体来说,`.contiguous()`函数会创建一个新的连续存储的张量,并将原始张量的元素复制到新张量中。这样,新张量中的元素将按照原始张量的顺序进行连续存储。
需要注意的是,`.contiguous()`函数只有在需要时才会创建新的张量。如果原始张量已经是连续存储的,那么`.contiguous()`函数不会进行任何操作,直接返回原始张量。
因此,在需要对张量进行一些操作之前,特别是一些要求连续存储格式的操作,如某些类型的索引操作、view操作等,可以使用`.contiguous()`函数来确保张量在内存中是连续存储的。
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。
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