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Pytorch：view()、permute()和contiguous()

article 2024/9/23 16:25:36

pytorch contiguous

1 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() ），

示例如下：

x = torch.Tensor(2,3)
y = x.permute(1,0)         # permute：二维tensor的维度变换，此处功能相当于转置transpose
y.view(-1)                 # 报错，view使用前需调用contiguous()函数
y = x.permute(1,0).contiguous()
y.view(-1)                 # 不报错

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；也即contiguous返回了tensor的深拷贝contiguous copy数据；

view()、permute()和contiguous() 具体用法和区别

1. view()

view() 变换维度，把原先tensor中的数据按行优先的顺序排成一维数据，然后按照输入的参数组合成其他维度的tensor。

import torch
a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) # torch.Size([1, 2, 3])
print(a.view(3,2))                  # torch.Size([3, 2])

输出：

tensor([[1., 2.],
        [3., 4.],
        [5., 6.]])

2. permute()

permute() 利用索引将tensor中的维度进行调换。
b=a.permute(2,0,1) permute里的参数对应的是张量a的维度索引，利用索引来对内部数据调换。
a.permute(2,0,1)：把 a 的最后一个维度放到最前面。

import torch
inputs = torch.Tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print("inputs:", inputs, inputs.shape)

输出：

inputs: tensor([[[ 1.,  2.,  3.],
		         [ 4.,  5.,  6.]],
		
		        [[ 7.,  8.,  9.],
		         [10., 11., 12.]]]) 
 torch.Size([2, 2, 3])
 
outputs tensor([[[ 1.,  4.],
		         [ 2.,  5.],
		         [ 3.,  6.]],
		
		        [[ 7., 10.],
		         [ 8., 11.],
		         [ 9., 12.]]]) 
 torch.Size([2, 3, 2])

3. contiguous()

在pytorch中只有很少几个操作是不改变tensor内容本身的，大多数操作不进行数据拷贝和数据的改变，变的是原数据。例如：narrow()、view()、expand()和transpose()等。

例如使用transpose()进行转置操作时，pytorch并不会创建新的、转置后的tensor，而是修改了tensor中的一些属性（也就是原数据），使得此时的offset和stride是与转置tensor相对应的。转置的tensor和原tensor的内存是共享的！

举个栗子：

import torch

x = torch.randn(3, 2)
y = torch.transpose(x, 0, 1)

print("修改前：")
print("x:", x)
print("y:", y)

y[0, 0] = 11
print("\n修改后：")
print("x:", x)
print("y:", y)

运行结果：

原数据：

x: tensor([ [ 0.5287,  0.8814],
	        [ 1.2752,  1.9832],
	        [ 1.9872, -1.2719]])
y: tensor([[ 0.5287,  1.2752,  1.9872],
       	   [ 0.8814,  1.9832, -1.2719]])

重定义后：

x: tensor([[11.0000,  0.8814],
           [ 1.2752,  1.9832],
           [ 1.9872, -1.2719]])
y: tensor([[11.0000,  1.2752,  1.9872],
           [ 0.8814,  1.9832, -1.2719]])

重点！重点！重点！！

可以看到，我们重新定义了 y 元素值的同时，x元素的值也发生了变化。因此tensor中数据还是在内存中一块区域里，只是布局的问题！为什么这么说：因为，**y里面数据布局的方式和从头开始创建一个常规的tensor布局的方式是不一样的。**这个可能只是python中之前常用的浅拷贝，y还是指向x变量所处的位置，只是说记录了transpose这个变化的布局。

如果想要断开这两个变量之间的依赖（x本身是contiguous的），就要使用contiguous()针对x进行变化，感觉上就是我们认为的深拷贝。

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模一样，但是两个tensor完全没有联系。还是上面的栗子：

import torch

x = torch.randn(3, 2)
y = torch.transpose(x, 0, 1).contiguous()
print("原数据：")
print("x:", x)
print("y:", y)

y[0, 0] = 11
print("\n重定义后：")
print("x:", x)
print("y:", y)

运行结果：

原数据：

x: tensor([[ 2.5966, -0.7265],
           [ 0.0200,  0.5726],
           [-0.8865, -0.4727]])
y: tensor([[ 2.5966,  0.0200, -0.8865],
           [-0.7265,  0.5726, -0.4727]])

重定义后：

x: tensor([[ 2.5966, -0.7265],
           [ 0.0200,  0.5726],
           [-0.8865, -0.4727]])
y: tensor([[11.0000,  0.0200, -0.8865],
           [-0.7265,  0.5726, -0.4727]])