mindspore.hal.contiguous_tensors_handle.combine_tensor_list_contiguous

mindspore.hal.contiguous_tensors_handle.combine_tensor_list_contiguous(tensor_list, enable_mem_align=True)

返回一个连续内存管理器，在该内存管理器中，申请了连续内存，并提供切片功能。

参数：

• tensor_list (list[Tensor]，Tuple[Tensor]) - 需要申请连续内存的Tensor列表。

• enable_mem_align (bool，可选) - 是否启用内存对齐功能。暂不支持False。默认值：True。

返回：

ContiguousTensorsHandle，一个连续内存管理器。

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore.hal.contiguous_tensors_handle import combine_tensor_list_contiguous
>>> x = Tensor(np.array([1, 2, 3]).astype(np.float32))
>>> y = Tensor(np.array([4, 5, 6]).astype(np.float32))
>>> handle = combine_tensor_list_contiguous([x, y], True)
>>> print(handle[0].shape)
[1]
>>> print(handle[1: 3].asnumpy())
[2, 3]
>>> print(output.slice_by_tensor_index(0, 1).asnumpy())
[1, 2, 3]