pytorch - PyTorch 中的 .contigious().flatten() 与 .view(-1) 相同吗？

Question

这些完全一样吗？

myTensor.contiguous().flatten()
myTensor.view(-1)

他们会返回相同的自动分级功能等吗？

Answer 1

不，它们并不完全相同。

• myTensor.contigious().flatten():

在这里，contiguous()返回存储在连续内存中的 myTensor 副本，或者返回 myTensor 本身(如果它已经是连续的)。然后，flatten()将张量 reshape 为单一维度。但是，返回的张量可能与 myTensor 相同的对象、 View 或副本，因此无法保证输出的连续性。

相关documentation :

It’s also worth mentioning a few ops with special behaviors:

• reshape(), reshape_as() and flatten() can return either a view or new tensor, user code shouldn’t rely on whether it’s view or not.

• contiguous() returns itself if input tensor is already contiguous, otherwise it returns a new contiguous tensor by copying data.

• myTensor.view(-1):

在这里，view()返回与 myTensor 具有相同数据的张量，并且仅当 myTensor 已经连续时才有效。结果may not be contiguous取决于 myTensor 的形状。