Pytorch 什么是 PyTorch 中的 .contiguous()

在本文中，我们将介绍 PyTorch 中的 .contiguous() 方法以及它的作用。PyTorch 是一个基于 Python 的开源深度学习框架，它提供了丰富的功能和灵活性，帮助用户构建和训练神经网络模型。在深度学习中，数据的布局对于计算效率非常重要，PyTorch 中的 .contiguous() 方法可以用于改变张量的内存布局，从而提高计算效率。

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.contiguous() 的作用

在 PyTorch 中，张量（tensor）是存储和计算的基本单位。张量的内存布局是连续的时候，计算效率更高。然而，有些情况下，张量并不是连续的，这时就需要使用 .contiguous() 方法来将其变为连续的内存布局。

.contiguous() 方法的作用是返回一个连续内存布局的张量，如果张量已经是连续的，则该方法不会改变张量的内存布局。通过调用 .contiguous() 方法，可以确保张量在后续的计算中可以以最高效的方式处理，提高计算速度。

.contiguous() 的示例

让我们通过一些示例来更好地理解 .contiguous() 方法的作用。

首先，我们创建一个不连续内存布局的张量，并观察其内存布局：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x)
print(x.stride())
print(x.is_contiguous())

输出结果如下：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
(3, 1)
False

可以看到，张量 x 是一个 2×3 大小的矩阵，其内存布局是不连续的。该张量的步长 (stride) 是 (3, 1)，而非连续布局时的步长应该是 (1, 1)。

接下来，我们调用 .contiguous() 方法将该张量变为连续布局，并观察其内存布局：

x = x.contiguous()
print(x)
print(x.stride())
print(x.is_contiguous())

输出结果如下：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
(3, 1)
True

可以看到，经过 .contiguous() 方法的调用后，张量 x 变为连续布局，步长变为 (1, 1)，并且返回的新张量与原张量相同。

需要注意的是，调用 .contiguous() 方法会产生一个新的张量，而不改变原来的张量。因此，在使用 .contiguous() 方法之后，需要将结果赋值给一个新的张量。

总结

本文介绍了 PyTorch 中的 .contiguous() 方法及其作用。.contiguous() 方法用于将不连续内存布局的张量变为连续布局，以提高计算效率。通过示例说明，我们可以清楚地了解 .contiguous() 方法的用法和效果。在实际使用中，当需要处理不连续内存布局的张量时，可以使用 .contiguous() 方法来优化计算速度。