理解PyTorch的contiguous()

最新推荐文章于 2025-07-04 00:18:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-04 00:18:50 发布 · 6k 阅读 · 14 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章作者：Tyan
博客：noahsnail.com  |  优快云  |  [简书](http://www.jianshu.com/users/7731e83f3a4e/latest_articles

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
Love-Coding
12-06 9824
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
Pytorch中continuous()的作用
weixin_41168869的博客
06-25 1382
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，
pytorch | torch.contiguous()方法
Mopes__的博客
03-30 3057
pytorch | torch.contiguous()方法
pytorch中的contiguous()
木盏
07-04 668
我们随便初始化的张量一开始都是连续张量，后来在计算中为了加速和节省存储，我们只会操作张量的索引，比如常见的narrow(), view(), expand() 和 transpose()等。这样就会产生在内存上不连续，或者索引值顺序乱序的情况。由这个例子，我们可以看出，二维张量转置以后会变得不连续，我们用contiguous做连续化以后并不会覆盖原来的张量，而是重新开辟了一块地址来存储连续的新张量。所以，contiguous只是在存储上做调整，不会改变张量的值。将张量在内存上调整为连续。
pytorch小记（二十七）：深入理解 PyTorch 中的 `.contiguous()`：内存布局与数据不变性
xzs1210652636的博客
07-04 814
在使用 PyTorch 进行深度学习和张量操作时，常常需要对张量进行转置、切片或高级索引等操作，这些操作往往不会真实复制数据，而是通过更改张量的 **stride**（步幅）和偏移量来重用原有内存，这就可能导致张量在内存中变得 **非连续（non-contiguous）**。为了方便后续的 `.view()`、底层 C/CUDA 调用或第三方库的使用，PyTorch 提供了 `.contiguous()` 方法，用来生成一个在内存中真正“连续”的张量副本。
pytorch：contiguous()
weixin_42187536的博客
03-31 1130
contiguous:连续的，邻近的 调用contiguous时，会强制拷贝一份tensor，但两个tensor完全没有联系。则断开两个变量之间的依赖，也就是所谓的深拷贝。 x = torch.randn(3, 2) y = torch.transpose(x, 0, 1).contiguous() print('修改前：') print('x-', x) print('y-', y) print('\n修改后：') y[0, 0] = 11 print('x-', x) print('y-', y)
torch中contiguous()函数
orangerfun的博客
10-09 5500
1. 背景 torch中一些操作会改变原数据，比如：narrow() view() expand() transpose()等操作，在使用transpose()进行转置操作时，pytorch并不会创建新的、转置后的tensor，而是修改了tensor中的一些属性（也就是元数据），使得此时的offset和stride是与转置tensor相对应的。转置的tensor和原tensor的内存是共享的，即改变转置后的tensor, 原先tensor中内容也会改变，而contiguous方法就类似深拷贝，使得上面这些操
torch.contiguous()方法
anshiquanshu的专栏
05-27 520
orch.contiguous()方法语义上是“连续的”，经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用，要理解这样使用的缘由，得从pytorch多维数组的低层存储开始说起： touch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状，可以理解为： view方法没有拷贝新的张量，没有开辟新内存，与原张量共享内存； view方法只是重新定义了访问张量的规则，使得取出的张量按照我们希望的形状展现。 pytorch与num
pytorch中contiguous()的理解
weixin_38410551的博客
04-01 1134
功能：将tensor的内存变为连续的。 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tensor变成在内存中连续分布的形式。 注：在pytorch的最新版本0.4版本中，增加了torch.reshape(), 这与 numpy.reshape 的功能类似。它大致相当于 tenso...
pytorch-contiguous() 函数.pdf
02-17
### PyTorch中contiguous()...总之，理解 `contiguous()` 方法的工作原理及其如何影响张量操作对于高效地使用PyTorch进行深度学习模型开发至关重要。通过合理使用此方法，可以确保模型训练过程中的数据一致性和准确性。
Pytorch之contiguous的用法
09-18
在PyTorch中，`contiguous()`是一个非常重要的函数，它涉及到张量（Tensor）的内存布局和计算效率。理解其用法对于优化代码性能至关重要。本文将深入探讨`contiguous()`的含义、作用以及如何使用。 首先，我们需要...
pytorch的contiguous用法
最新发布
07-24
[^4]: pytorch中contiguous()函数理解 [^5]: 为什么这么说：因为，y里面数据布局的方式和从头开始创建一个常规的tensor布局的方式是不一样的 现在，我们根据以上内容整理回答。</think>### PyTorch中`contiguous()`...
理解pytorch系列：contiguous是怎么实现的
zhaoyqcsdn的博客
01-18 1409
这涉及到复制数据到新的内存区域，并返回一个新的张量，该张量在内存中实际是连续的。在内存中连续排列的张量有一个特性：对于张量中任意两个相邻的元素，它们在物理内存中的位置也是相邻的。换句话说，张量在物理存储上的排列顺序与在张量形式上的逻辑排列顺序一致。这些操作通常返回一个张量的视图，它们改变的是数据访问的方式，而不是实际的数据存储方式。方法来创建当前张量数据的副本，然后返回连续排列的新张量。这个副本操作包含显式的内存复制，从原来的张量到一个新连续排列的内存块。方法的作用是确保张量在内存中是连续存储的。
pytorch中contiguous()的用法
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...
Pytorch中contiguous()函数理解
热门推荐
清晨的光明
08-23 8万+
引言 在pytorch中，只有很少几个操作是不改变tensor的内容本身，而只是重新定义下标与元素的对应关系的。换句话说，这种操作不进行数据拷贝和数据的改变，变的是元数据。 会改变元数据的操作是： narrow() view() expand() transpose() 在使用transpose()进行转置操作时，pytorch并不会创建新的、转置后的tensor，而是修改了tensor中的一些属性（也就是元数据），使得此时的offset和stride是与转置tensor相对应的。转置的t.
PyTorch 中contiguous函数使用详解和代码演示
qq_36812406的博客
06-07 817
操作是否连续能否.view()原始张量✅ 是✅ 是permute()后❌ 否❌ 报错后✅ 是✅ 是操作是否影响连续性？是否需要view()❗ 需要连续✅ 是permute()破坏连续性✅ 是reshape()自动处理❌ 不需要（内部处理）
pytorch | contiguous() 函数
Ddddddd_158的博客
03-29 2602
pytorch | contiguous() 函数
PyTorch学习笔记(15) ——PyTorch中的contiguous
g11d111的博客
05-21 7081
本文转载自栩风在知乎上的文章《PyTorch中的contiguous》。我觉得很好，特此转载。 0. 前言 本文讲解了pytorch中contiguous的含义、定义、实现，以及contiguous存在的原因，非contiguous时的解决办法。并对比了numpy中的contiguous。 contiguous 本身是形容词，表示连续的，关于 contiguous，PyTorch 提供了is...
【PyTorch】contiguous() 方法：确保张量在内存中的存储是连续的
彬彬侠的博客
02-12 604
在PyTorch中，.contiguous()是张量（Tensor）对象的一个方法，它的作用是确保张量在内存中的存储是连续的（contiguous），从而使得某些操作（如view()）可以正确执行。特别是在transpose()或permute()之后使用view()之前必须调用它。.is_contiguous()可以检查张量是否是连续的。如果在代码中遇到RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值