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tensor变成在内存中连续分布的形式。
判断是否contiguous用torch.Tensor.is_contiguous()函数。
import torch
x = torch.ones(10, 10)
x.is_contiguous() # True
x.transpose(0, 1).is_contiguous() # False
x.transpose(0, 1).contiguous().is_contiguous() # True
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 tensor.contiguous().view()。
【参考】
https://blog.csdn.net/u011394059/article/details/78664694
https://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/78730078
https://blog.csdn.net/u011276025/article/details/73826562
点滴分享，福泽你我！Add oil！
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自张伟科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3428464-1256181.html?mobile=1
收藏
