在PyTorch中,.contiguous()
是一个用于确保张量存储连续性的方法。当对张量进行某些操作后,其内存布局可能会变得不连续,即不满足按行连续存储的要求。在这种情况下,可以使用.contiguous()
方法来重新调整张量的内存布局,使其连续存储。
.contiguous()
方法的作用是返回一个连续的张量,即重新分配内存空间,并将张量的数据按照连续的方式进行存储。这样可以确保张量在内存中的布局是连续的,从而提高了访问和计算的效率。
下面是一个示例,演示了.contiguous()
方法的用法:
import torch
# 创建一个不连续的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = x[:, ::2] # 对x进行切片操作,生成不连续的张量y
print(x.is_contiguous()) # 输出: True,x是连续的
print(y.is_contiguous()) # 输出: False,y是不连续的
# 使用.contiguous()方法获取连续的张量
y_contiguous = y.contiguous()
print(y_contiguous.is_contiguous()) # 输出: True,y_contiguous是连续的
在这个示例中,x
是一个连续的张量,而通过对 x
进行切片操作得到的 y
张量则是不连续的。使用.contiguous()
方法对 y
进行处理,可以得到一个连续的张量 y_contiguous
。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-544171.html
需要注意的是,.contiguous()
方法只会在需要时进行实际的内存重分配操作,而不会复制数据。这意味着.contiguous()
的调用并不会导致额外的内存开销。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-544171.html
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