理解PyTorch的contiguous()

最新推荐文章于 2025-07-04 00:18:50 发布
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#PyTorch

本文深入探讨了PyTorch中Tensor的操作，如narrow(), view(), expand(), transpose()等，这些操作仅改变索引而不分配新内存。通过实例解释了view()如何保持原有数据共享，而contiguous()则会复制数据到新内存区域，真正改变Tensor内容。

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文章作者：Tyan
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1. PyTorch中的Tensor操作

在PyTorch中，有一些对Tensor的操作不会真正改变Tensor的内容，改变的仅仅是Tensor中字节位置的索引。这些操作有：

narrow(), view(), expand(), transpose()

例如执行view操作之后，不会开辟新的内存空间来存放处理之后的数据，实际上新数据与原始数据共享同一块内存。

而在调用contiguous()之后，PyTorch会开辟一块新的内存空间存放变换之后的数据，并会真正改变Tensor的内容，按照变换之后的顺序存放数据。

参考资料

  1. https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous
  2. https://www.zhihu.com/question/60321866
PyTorch contiguous 的概念
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x = torch.Tensor(2,3) y = x.permute(1,0) y.view(-1) # 报错，因为x和y指针指向相同 y = x.permute(1,0).contiguous() y.view(-1) # OK
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是用于检查张量是否是按照内存中的连续顺序存储的函数。如果张量是按照内存中的连续顺序存储的，则返回原始张量；否则将会创建一个新的连续张量，并将数据复制到该张量中。不是按照内存中的连续顺序存储的，而 PyTorch 许多操作都要求输入张量是按照内存中的连续顺序存储的。可以确保张量是按照内存中的连续顺序存储的，并且可以与其他 PyTorch 函数一起使用。已经按照内存中的连续顺序存储了，并且可以进行各种操作。的维度 1 和 2 已经被交换了。的维度 1 和 2，然后将结果保存在新的张量。在 PyTorch 中，
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pytorch中的contiguous()
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pytorch小记（二十七）：深入理解 PyTorch 中的 `.contiguous()`：内存布局与数据不变性
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weixin_42907473的博客
07-08 2786
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()来返回一个contiguous copy。 一种可能的解释是： 有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把...
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