Pytorch之contiguous的用法
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(lèi)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腳本之家。
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