在torch2.0.1中的contiguous用法

在 PyTorch 中，`contiguous` 是一个用于检查张量是否连续的函数，如果张量不是连续的，它会返回一个连续版本的张量，否则返回原始张量。在 PyTorch 2.0.1 中，`contiguous` 的用法如下：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
print(x.is_contiguous())  # 输出 False，因为 x 不是连续的

x = x.contiguous()  # 将 x 转换为连续的张量
print(x.is_contiguous())  # 输出 True，因为 x 现在是连续的

在上面的代码中，我们首先创建了一个大小为 (3, 4, 5) 的随机张量 `x`，然后调用了 `is_contiguous()` 函数来检查它是否连续。由于 `x` 不是连续的，因此我们需要使用 `contiguous()` 函数将其转换为连续的张量。最后，我们再次调用 `is_contiguous()` 函数来验证 `x` 是否确实是连续的。

相关问题

在torch2.0.1中的显示Unresolved attribute reference 'contiguous' for class 'Variable'

在 PyTorch 2.0.1 中，`Variable` 已经被弃用，因为在张量实例化时不再需要使用 `Variable()` 函数。现在，可以直接使用 `torch.Tensor()` 函数来创建张量。因此，在 PyTorch 2.0.1 中，如果你使用 `Variable` 来创建张量，则会出现 `Unresolved attribute reference 'contiguous'` 的错误。

例如，在 PyTorch 2.0.1 中，以下代码会导致该错误：

import torch

x = Variable(torch.randn(3, 4, 5))
y = x.contiguous()  # 会出现 Unresolved attribute reference 'contiguous' 的错误

要解决该错误，你可以将代码修改为：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.contiguous()  # 不会出现错误

在上面的代码中，我们使用 `torch.Tensor()` 函数来创建张量 `x`，然后调用 `contiguous()` 函数来检查张量是否连续。由于 `torch.Tensor()` 函数返回一个张量，而不是 `Variable`，因此我们可以正确地调用 `contiguous()` 函数，而不会出现错误。

torch2.0.1与torchvision

Torch2.0.1是PyTorch深度学习框架的一个版本，而torchvision是PyTorch官方提供的一个图像处理工具包，用于加载和处理图像数据集。torchvision包含了许多常用的数据集、模型结构和数据转换等功能，可以方便地进行图像数据处理和建模。

需要注意的是，torchvision的版本需要与PyTorch的版本匹配，否则可能会出现不兼容的问题。因此，在使用PyTorch时，需要根据自己的需求选择合适的PyTorch和torchvision版本。