Pytorch之contiguous函数

1 先看看官方中英文doc：

torch.Tensor.contiguous (Python method, in torch.Tensor)
torch.Tensor.is_contiguous (Python method, in torch.Tensor)

1.1 contiguous() → Tensor

Returns a contiguous tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is contiguous, this function returns the self tensor.

1.2 contiguous() → Tensor

返回一个内存连续的有相同数据的tensor，如果原tensor内存连续，则返回原tensor；

2 pytorch contiguous的使用

contiguous一般与transpose，permute，view搭配使用：使用transpose或permute进行维度变换后，调用contiguous，然后方可使用view对维度进行变形（如：tensor_var.contiguous().view() ）

具体原因有两种说法：

1 transpose、permute等维度变换操作后，tensor在内存中不再是连续存储的，而view操作要求tensor的内存连续存储，所以需要contiguous来返回一个contiguous copy；

2 维度变换后的变量是之前变量的浅拷贝，指向同一区域，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；