关于view运行速度探究

当只是生成view视图的时候，不用重新分配内存根本不耗费时间。仅仅使用permute的时间其实也就10-4量级，忽略不计。但是加上contiguous()重新分配内存后，耗时将会增加1000倍，估计还会随着数组的大小变化而变化

import torch
import time
s=torch.rand(9,32,160,160)
b,c,h,w=s.size()
st=time.time()
for i in range(40):
    g=s.view(b*c,h,w).permute(0,2,1).contiguous()
ed=time.time()
print(ed-st)
st=time.time()
for i in range(40):
    g=s.view(b*c,h,w)
ed=time.time()
print(ed-st)

 

输出：

0.34734344482421875
0.0002682209014892578