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Pytorch之contiguous的用法

發(fā)布時(shí)間：2020-10-23 07:39:06 來(lái)源：腳本之家 閱讀：157 作者：嘖嘖嘖biubiu 欄目：開發(fā)技術(shù)

contiguous

tensor變量調(diào)用contiguous()函數(shù)會(huì)使tensor變量在內(nèi)存中的存儲(chǔ)變得連續(xù)。

contiguous()：view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose, permute等，需要用contiguous()來(lái)返回一個(gè)contiguous copy。

一種可能的解釋是：

有些tensor并不是占用一整塊內(nèi)存，而是由不同的數(shù)據(jù)塊組成，而tensor的view()操作依賴于內(nèi)存是整塊的，這時(shí)只需要執(zhí)行contiguous()這個(gè)函數(shù)，把tensor變成在內(nèi)存中連續(xù)分布的形式。

is_contiguous

判斷是否contiguous用torch.Tensor.is_contiguous()函數(shù)。

import torch
x = torch.ones(10, 10)
x.is_contiguous() # True
x.transpose(0, 1).is_contiguous() # False
x.transpose(0, 1).contiguous().is_contiguous() # True

在pytorch的最新版本0.4版本中，增加了torch.reshape(), 這與 numpy.reshape 的功能類似。它大致相當(dāng)于 tensor.contiguous().view()

以上這篇Pytorch之contiguous的用法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持億速云。

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