当在PyTorch中遇到`requires X1 to be contiguous`错误时，通常发生在`loss.backward`步骤，原因是`torch.cdist`函数的输入参数不连续。为解决这个问题，只需确保在调用`torch.cdist`时，将不连续的张量转换为连续，如`torch.cdist(x1.contiguous(), x2)`。这将确保张量在计算中正确处理，避免反向传播时出错。
错误通常报在loss.backward这一句。反向传播的时候，函数torch.cdist（x1,x2）需要为连续，如果有这个错说明X1(X2)的参数不连续，只要在这个参数后面加上.contiguous（）就可以了。也就是如果报的是requires X1 to be contiguous那么只要找出torch.cdist，并改成
torch.cdist（x1.contiguous（）,x2）就可以了
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