tensor.contiguous()

tensor.contiguous 的作用

之前看一些大佬的代码，在对一些feature map进行维度转换处理的时候，在使用tensor.transpose() 等一些维度变换函数后，会先使用 tensor.contiguous() 然后再用tensor.view() 这种维度变形函数。

pytorch官方给的函数解释为：
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.（返回包含与自张量相同数据的连续内存张量。如果自张量已经在指定的内存格式中，则此函数返回自张量。）

再参考一篇博客（链接）的说法：（两种解释）

当一个Tensor经过 tensor.transpose()、tensor.permute()等这类维度变换函数后，内存并不是连续的，而tensor.view()维度变形函数的要求是需要Tensor的内存连续，所以在运行tensor.view()之前，先使用 tensor.contiguous()，防止报错。
维度变换函数是进行的浅拷贝操作（只复制了指像某个对象的指针，新旧对象还是共享同一块内存）即view操作会连带原来的变量一同变形，这是不合法的，所以也会报错；---- 这个解释有部分道理，也即contiguous返回了tensor的深拷贝contiguous copy数据；

不过当在这类操作中忘记调用tensor.contiguous()而报错的话，pytorch也会进行提示：

RuntimeError: input is not contiguous

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