Pytorch中view和reshape

不同点：

view()方法只能改变连续的(contiguous)张量，否则需要先调用.contiguous()方法；而.reshape()方法不受此限制；如果对 tensor 调用过 transpose, permute等操作的话会使该 tensor 在内存中变得不再连续。

其中可使用is_contiguous()来判断是否是连续的张量，is_contiguous直观的解释: Tensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。如果我们在 transpose、permute 操作后执行 view，Pytorch 会抛出错误