.contiguous()

.contiguous()是PyTorch中的一个方法，用于检查张量是否是连续的（contiguous）。\[1\]当一个张量是连续的时候，它的元素在内存中是按照一定的顺序排列的，这样可以提高计算效率。而当一个张量不是连续的时候，它的元素在内存中的排列可能是不连续的，这会导致计算效率下降。\[2\]

你可以使用torch.contiguous()方法来检查一个张量是否是连续的。如果一个张量是连续的，该方法会返回True，否则返回False。例如，对于张量a和b，你可以使用以下代码来检查它们是否是连续的：

print(a.is_contiguous()) # True
print(b.is_contiguous()) # False

你也可以参考PyTorch官方文档中关于.contiguous()方法的详细说明：\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Pytorch】Tensor.contiguous()使用与理解](https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/124264065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.contiguous()方法](https://blog.csdn.net/qq_37828380/article/details/107855070)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]