contiguous 는 인접한, 근접한 이라는 의미이다. 이 의미에서 유추할 수 있듯이 contiguous 는 특정 값이 인접하도록 하는 메소드 이다. 좀 더 정확히는, tensor 데이터 메모리 위치가 인접하도록 재정의 하는 것을 의미한다. view(), transpose(), narrow(), expand() 같은 몇몇의 메소드는 데이터를 생성하는게 아닌 기존 메모리주소를 공유 한채로 연산한다. 아래 예제를 보자 import torch a = torch.randn(2, 3) for i in range(2): for j in range(3): print(a[i][j].data_ptr()) # numpy.data_ptr() 는 메모리 주소 반환 """ 100803712 100803716 100803720..
[Pytorch] torch.Tensor.contiguous 사용 목적
contiguous 는 인접한, 근접한 이라는 의미이다. 이 의미에서 유추할 수 있듯이 contiguous 는 특정 값이 인접하도록 하는 메소드 이다. 좀 더 정확히는, tensor 데이터 메모리 위치가 인접하도록 재정의 하는 것을 의미한다. view(), transpose(), narrow(), expand() 같은 몇몇의 메소드는 데이터를 생성하는게 아닌 기존 메모리주소를 공유 한채로 연산한다. 아래 예제를 보자 import torch a = torch.randn(2, 3) for i in range(2): for j in range(3): print(a[i][j].data_ptr()) # numpy.data_ptr() 는 메모리 주소 반환 """ 100803712 100803716 100803720..
2023.02.27