.contiguous()

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

x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()

这段代码是用于实现卷积神经网络中的批量归一化操作。首先，将输入张量x的维度进行调整，使得通道维度(C)在最后一个维度上。然后，对调整后的张量x进行乘法运算，乘以批量归一化层的权重(Weight_BN)。最后，再将张量x的维度调整回来，使得通道维度(C)重新回到第二个维度上。这三个步骤的目的是为了对输入张量x进行批量归一化，从而提升卷积神经网络的性能。

def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features

这段代码是PointNet++模型中的一个私有方法，用于将输入的点云数据（pc）拆分为xyz坐标和特征向量（features）。具体来说，该方法首先从输入数据中提取xyz坐标，然后从输入数据中提取特征向量（如果存在）。最后，将xyz坐标和特征向量作为元组返回。

具体来看，该方法首先从输入数据中提取前三个元素，即点的x、y和z坐标，这部分数据被称为xyz坐标。为了确保数据的连续性，使用了contiguous()方法。

然后，该方法检查输入数据的最后一个维度是否大于3。如果是，则说明输入数据中包含特征向量。在这种情况下，该方法使用transpose()方法将输入数据的最后两个维度进行转置，并从中提取特征向量。这里的转置操作是因为在PointNet++模型中，特征向量是从每个点的角度提取的，因此需要将其转换为每个特征的角度提取。

最后，该方法将xyz坐标和特征向量作为一个元组返回。