功能：將tensor的記憶體變為連續的。
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。
注：在pytorch的最新版本0.4版本中，增加了torch.reshape(), 這與 numpy.reshape 的功能類似。它大致相當於 tensor.contiguous().view()。
示例**：
predict = predict.contiguous(
).view(predict.shape[0]
,-1)
target = target.contiguous(
).view(target.shape[0]
,-1)
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