torch.as_strided

torch.as_strided(input, size, stride, storage_offset=None) → Tensor

Создать представление существующего torch.Tensor input с указанными size, stride и storage_offset.

Предупреждение

Предпочтительнее использовать другие функции представления, такие как torch.Tensor.expand(), для ручного задания шагов представления с помощью as_strided, так как поведение этой функции зависит от реализации хранения тензора. Созданное представление хранилища должно ссылаться только на элементы внутри хранилища, иначе будет выброшено исключение во время выполнения, а поведение представления, если оно «перекрывается» (с несколькими индексами, ссылающимися на один и тот же элемент в памяти), не определено.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• size (кортеж или целые числа) – форма выходного тензора
• stride (кортеж или целые числа) – шаг выходного тензора
• storage_offset (целое число, необязательно) – смещение в базовом хранилище выходного тензора.
• None (Если) –
• tensor. (смещение storage_offset выходного тензора совпадёт с входным) –

Пример:

>>> x = torch.randn(3, 3)
>>> x
tensor([[ 0.9039,  0.6291,  1.0795],
        [ 0.1586,  2.1939, -0.4900],
        [-0.1909, -0.7503,  1.9355]])
>>> t = torch.as_strided(x, (2, 2), (1, 2))
>>> t
tensor([[0.9039, 1.0795],
        [0.6291, 0.1586]])
>>> t = torch.as_strided(x, (2, 2), (1, 2), 1)
tensor([[0.6291, 0.1586],
        [1.0795, 2.1939]])