torch.as_strided

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

Создаёт представление существующего torch.Tensor input с заданными size, stride и storage_offset.

Предупреждение

Предпочтительно использовать другие функции для создания представлений, например torch.Tensor.view() или torch.Tensor.expand(), вместо того чтобы задавать шаги представления вручную с помощью as_strided, поскольку эта функция вызовет ошибку в нестандартных серверных реализациях PyTorch (в которых отсутствует понятие шага), а результат будет зависеть от текущего расположения данных в памяти. Созданное представление должно ссылаться только на элементы хранилища тензора, иначе будет вызвана ошибка времени выполнения. Если сгенерированное представление «перекрывается» (несколько индексов ссылаются на один и тот же элемент в памяти), поведение операций на месте с этим представлением не определено (и ошибки времени выполнения могут не возникнуть).

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• size (tuple или целые числа) – форма выходного тензора
• stride (tuple или целые числа) – шаг выходного тензора
• storage_offset (int, необязательно) – смещение в базовом хранилище выходного тензора. Если None, смещение storage_offset выходного тензора будет совпадать со смещением входного тензора.

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]])