這個函式主要是為了輔助pytorch中的一些其他函式，主要包含在pytorch中，有一些對tensor的操作不會真正改變tensor的內容，改變的僅僅是tensor中位元組位置的索引。這些操作有：narrow()，view()，expand()和transpose()這是因為：有些tensor並不是占用一整塊記憶體，而是由不同的資料塊組成，而tensor的view()操作依賴於記憶體是整塊的，這時只需要執行contiguous()這個函式，把tensor變成在記憶體中連續分布的形式。
例如執行view操作之後，不會開闢新的記憶體空間來存放處理之後的資料，實際上新資料與原始資料共享同一塊記憶體。
而在呼叫contiguous()之後，pytorch會開闢一塊新的記憶體空間存放變換之後的資料，並會真正改變tensor的內容，按照變換之後的順序存放資料。
判斷是否contiguous用torch.tensor.is_contiguous()函式。
如果在需要呼叫contiguous()的地方呼叫contiguous()，執行時會提示你：
runtimeerror: input is not contiguouscontiguous()就好。 Pytorch 中 torchvision的錯誤
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