.contiguous()
时间: 2023-06-23 13:01:55 浏览: 117
在PyTorch中,`.contiguous()`是一个函数,它可以使Tensor变得连续。当Tensor的存储不是连续的时,它的内存地址可能不是连续的,这会影响到一些操作的执行效率,甚至可能导致运行时错误。使用`.contiguous()`可以将Tensor的存储变为连续的,这样可以提高一些操作的执行效率。
在PyTorch中,有些操作要求Tensor的存储必须是连续的,否则会报错。如果你遇到了这种错误,可以尝试在执行操作之前先调用`.contiguous()`函数,将Tensor变为连续的。
需要注意的是,`.contiguous()`函数并不会改变Tensor的值,它只会改变Tensor的存储方式。如果你想改变Tensor的值,你需要使用其他的操作。
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()
The `contiguous()` method in PyTorch is used to return a tensor with same data but a different memory layout. When a tensor is created, it may not be stored contiguously in memory. This means that the elements of the tensor might not be stored in a contiguous block of memory. If a tensor is not contiguous, it can cause performance issues when performing certain operations.
The `contiguous()` method returns a new tensor with the same data but stored contiguously in memory. This new tensor has the same values as the original tensor, but its memory layout is different.
For example, consider the following code:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
print(x.is_contiguous())
y = x.t()
print(y)
print(y.is_contiguous())
z = y.contiguous()
print(z)
print(z.is_contiguous())
```
The output of this code will be:
```
tensor([[-0.4677, 0.7443, -2.3223, 0.2032],
[-0.8475, 0.1588, -0.8358, -0.3137],
[-0.8270, -0.1226, -0.7252, -1.2620]])
True
tensor([[-0.4677, -0.8475, -0.8270],
[ 0.7443, 0.1588, -0.1226],
[-2.3223, -0.8358, -0.7252],
[ 0.2032, -0.3137, -1.2620]])
False
tensor([[-0.4677, -0.8475, -0.8270],
[ 0.7443, 0.1588, -0.1226],
[-2.3223, -0.8358, -0.7252],
[ 0.2032, -0.3137, -1.2620]])
True
```
Here, we first create a tensor `x` of shape (3, 4) and check if it is contiguous using the `is_contiguous()` method. The output is `True`.
We then transpose `x` to create a new tensor `y` using the `t()` method. We check if `y` is contiguous using `is_contiguous()`. The output is `False`, indicating that `y` is not contiguous.
To make `y` contiguous, we use the `contiguous()` method to create a new tensor `z`. We check if `z` is contiguous using `is_contiguous()`. The output is `True`, indicating that `z` is contiguous.
In summary, the `contiguous()` method is used to ensure that a tensor is stored contiguously in memory, which can improve performance for certain operations.