Pytorch在二进制层面比较张量中的各行是否相同，并返回不相同的各行

代码实例：

def unique(arr):
    # Finds unique rows in arr and return their indices
    arr = arr.cpu().numpy()
    arr_ = np.ascontiguousarray(arr).view(np.dtype((np.void, arr.dtype.itemsize * arr.shape[1])))
    _, idxs = np.unique(arr_, return_index=True)
    if torch.cuda.is_available():
        return torch.LongTensor(np.sort(idxs)).cuda()
    return torch.LongTensor(np.sort(idxs))

在 NumPy 中，.view() 方法用于创建数组的新视图，而不实际复制底层数据。在这种情况下，.view(np.dtype((np.void, arr.dtype.itemsize * arr.shape[1]))) 的目的是将数组 arr 转换为一个以字节为单位的视图，以便后续的操作更加灵活。

具体来说，这一行代码的操作步骤如下：

1. np.ascontiguousarray(arr): 确保数组是按照内存中的顺序（C 风格）连续存储的，这对于后续的视图操作很重要。
2. .view(np.dtype((np.void, arr.dtype.itemsize * arr.shape[1]))): 创建一个新的视图，该视图将数组的每一行都视为一个字节块。np.dtype((np.void, arr.dtype.itemsize * arr.shape[1])) 定义了这个字节块的数据类型，其中 arr.dtype.itemsize * arr.shape[1] 表示每一行的总字节数。这样，整个数组被视为一个由字节块组成的虚拟类型数组。

3. np.void 是 NumPy 中的数据类型，表示“虚拟”类型。它通常用于表示内存块，而不考虑具体的数据类型。在这里，np.void 被用于创建一个足够大的数据类型，以便能够容纳整个行数据。

   在特定的上下文中，np.void 类型的一个实例可能包含多个数据类型的字段，但在这里它主要用于以字节的形式表示整个行的内容，而不考虑具体的数值类型。这使得在内存中视图上进行操作更加灵活，而不依赖于原始数据类型

这种方式的操作在某些情况下很有用，尤其是在处理复杂的数据结构或需要比较原始二进制数据时。在这里，可能是为了实现对行的快速唯一性检查，因为 .unique() 方法在处理复杂数据类型时可能会遇到一些问题。