对Pytorch 中的contiguous理解说明

最近遇到这个函数，但查的中文博客里的解释貌似不是很到位，这里翻译一下在pytorch中，只有很少几个操作是不改变tensor的内容本身，而只是重新定义下标与元素的对应关系的。转置的tensor和原tensor的内存是共享的！也就是说，经过上述操作后得到的tensor，它内部数据的布局方式和从头开始创建一个这样的常规的tensor的布局方式是不一样的！注意不要被contiguous的字面意思“连续的”误解，tensor中数据还是在内存中一块区域里，只是布局的问题！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毛一样。一般来说这一点不用太担心，如果你没在需要调用contiguous()的地方调用contiguous()，运行时会提示你：