本文整理汇总了Python中torch.Tensor.contiguous方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Tensor.contiguous方法的具体用法？Python Tensor.contiguous怎么用？Python Tensor.contiguous使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类torch.Tensor的用法示例。
在下文中一共展示了Tensor.contiguous方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: forward
# 需要导入模块: from torch import Tensor [as 别名]
# 或者: from torch.Tensor import contiguous [as 别名]
def forward(self, inputs: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
# NCHW -> HNWC
inputs = inputs.permute(2, 0, 3, 1)
if self.transpose:
# HNWC -> WNHC
inputs = inputs.transpose(0, 2)
if self.legacy:
ones = torch.ones(inputs.shape[:3] + (1,))
inputs = torch.cat([ones, inputs], dim=3)
# HNWC -> (H*N)WC
siz = inputs.size()
inputs = inputs.contiguous().view(-1, siz[2], siz[3])
# (H*N)WO
o, _ = self.layer(inputs)
# resize to HNWO
o = o.view(siz[0], siz[1], siz[2], self.output_size)
if self.summarize:
# HN1O
o = o[:, :, -1, :].unsqueeze(2)
if self.transpose:
o = o.transpose(0, 2)
# HNWO -> NOHW
return o.permute(1, 3, 0, 2)