Pytorch 学习笔记：layout=torch.strided 意味着什么？理解 torch.layout

Pytorch 中 零矩阵的定义

torch.zeros(*sizes, out=None, 
			 dtype=None, 
			 layout=torch.strided, 
			 device=None, 
			 requires_grad=False)

可以看到默认layout=torch.strided，事实上，Pytorch 中很多函数都可以看到这个参数。

那么，什么是 layout？直接上官方 Documentation

右上角可以看到 torch.tensor 共有三种属性，

其中，torch.dtype 是 tensor 的数据类型，torch.device 表明计算设备是 CPU 还是 GPU，torch.layout 表明内存布局（memory layout），即 tensor 在物理设备中的储存结构。学过数据结构的都知道储存结构（物理结构）简单可以分为：顺序储存、链式储存。

torch.layout 可选torch.stried或torch.sparse_coo。分别对应顺序储存、离散储存。

一般说，稠密张量适用torch.stried，稀疏张量（0 比较多）适用torch.sparse_coo。

以上。