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Beta
When you call contiguous(), it actually makes a copy of the tensor such that the order of its elements in memory is the same as if it had been created from scratch with the same data. Normally you don't need to worry about this.
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BetaView uses the same data chunk from the original tensor, just a different way to ‘view’ its dimension. Before we dive into the discussion about what does contiguous vs. non-contiguous mean,...
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BetaReturns a new tensor with the same data as the self tensor but of a different shape. The returned tensor shares the same data and must have the same number of elements, but may have a different size.
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Betaview() operates on the existing data in memory. It can only change the shape of a tensor if the underlying memory layout is contiguous. If the tensor is not contiguous, view() will raise an error. If no copy is made, then just like view, the returned tensor shares the same memory as the original.
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Beta如果想要 断开 这两个 变量之间的依赖 （x本身是contiguous的），就要 使用contiguous ()针对x进行变化， 感觉上就是我们认为的深拷贝。 当 调用contiguous ()时， 会强制拷贝一份tensor，让它的布局和从头创建的一模一样， 但是两个tensor完全没有联系。 还是上面的栗子： 运行结果： [ 0.0200, 0.5726], [-0.8865, -0.4727]])
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Beta本文详细解析了PyTorch中view函数的使用方法及其与contiguous函数的关系。 解释了为何某些情况下需要使用contiguous确保tensor在内存中连续分布，以便正确执行view操作。 同时介绍了view函数中-1参数的含义，以及如何利用它进行灵活的张量重塑。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 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。
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BetaIt should be mentioned in the doc. contiguous allocates only if the input is non-contiguous. Otherwise it is a no-op. I really want to know that in Pytorch, functions such like view (), permute (), contiguous () operate the Tensor in-place or they will allocate new memory block to store the result. Recently, I encounter that my data needs…
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Betatorch.Tensor.contiguous¶ Tensor. contiguous (memory_format = torch.contiguous_format) → Tensor ¶ Returns a contiguous in memory tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is already in the specified memory format, this function returns the self tensor. Parameters
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BetaBy calling .contiguous() before .view(), you ensure that the reshaped tensor is valid. While .view() and .reshape() in PyTorch both reshape tensors, there are some differences: .view (): Requires the tensor to be contiguous and may not work with non-contiguous tensors without making them contiguous first.
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BetaSo the contiguous ().view (...) is not required now. Your example however may have code later on which works with the dimensions output with this model. And as for contiguous (..), it’s typically called because most cases view (...) would throw an error if contiguous (..) isn’t called before.
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