as_strided用法解释

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numpy.lib.stride_tricks.as_strided() 高效切分数组

西檬饭

04-18

6067

Numpy的一个函数：np.lib.stride_tricks.as_strided(）这个函数可以高效地切分一个数组为不同的shape块。可以参考官方文档或者这篇写得很好的博客。描述： numpy.lib.stride_tricks.as_strided(x, shape=None, strides=None, subok=False, writeable=True) 其中：x为输入数组；...

【python深度学习】——tensor内部存储结构|内存优化与as_strided|内存紧凑化contiguous

steptoward的博客

06-03

1329

深度学习中数据量往往是非常庞大的, 因此, tensor的storage是可以共享的, 如下图所示——tensor A和B的元素是相同的, 在内存中，其实是指向同一片空间的，只是通过stride的不同，来实现呈现的tensor不同。由前面两节我们已经知道, 有些情况下, tensor数据只是视图不同, 元素的存储其实没有改变, 那么在反复操作时, 有可能带来计算效率的下降。在这个例子中，contiguous_tensor 是一个新的 Tensor，数据被复制到一个新的连续存储区中。

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Python as_stried函数

qq_34535410的博客

12-18

708

# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'zzw' import numpy as np from numpy.lib.stride_tricks import as_strided a = np.arange(9).reshape(3,3)b = as_strided(a,shape=(2, 2, 2, 2), strides=(a.itemsize*np.arr

pytorch中torch.as_strided

最新发布

Martin__W的博客

09-20

186

这里的stride并不是在一个二维或者多维tensor中按照先行，再列进行移步，而是在一个一维tensor中进行行与列合并的索引进行取值操作。那么这里首先会将x转为storage，可以理解为一个以行展开的一维数组。

Python学习笔记——Numpy数组的移动滑窗，使用as_strided实现

Shepherdppz的博客

02-06

8404

Python学习笔记——Numpy数组的移动滑窗，使用as_strided实现`Numpy`中移动滑窗的实现为何需要移动滑窗`Numpy`中的移动滑窗移动滑窗的`as_strided`实现方法关于`as_strided`函数的详细解析使用`as_strided`函数的危险之处 Numpy中移动滑窗的实现为何需要移动滑窗在量化投资分析过程中，对历史数据进行分析是一个必不可少的步骤。滑窗在历史数据分析中的重要性不言而喻。譬如移动平均、指数平滑移动平均、MACD、DMA等等价格指标的计算都无一例外需要用到滑窗

编程实现一种运动估计算法_卷积算法另一种高效实现，as_strided详解

weixin_39820244的博客

12-05

349

感谢 @Sebastian 提供的完整实现：https://github.com/sebgao/cTensor在之前的一篇笔记中推导了卷积运算的im2col方法的实现：numpy实现卷积转换成矩阵乘法算法不过后面在评论区看到有更高效的方法，主要是用到了np.lib.stride_tricks.as_strided这个函数，试验了一下，总算弄明白参数设置的原理了，在这里写一篇笔记，以防自己以后忘了首...

Numpy.array本质(内存块 + 索引体系 + 数据类型描述符)及as_strided方法重构数组

RL小站

09-08

1633

内存块 array切片之所以可以对原array数据进行修改，是因为两个array的内存地址在一个地方 import numpy as np x = np.array(range(1,5)) y = x[:-1] x[0] = 9 # 查看array的内存地址 x.__array_interface__['data'][0],y.__array_interface__['data'][0] # ...

numpy中一种卷积操作as_strided

mystyle_的博客

09-02

1653

转载自知乎感谢 @Sebastian 提供的完整实现https://github.com/sebgao/cTensor 在之前的一篇笔记中推导了卷积运算的im2col方法的实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63974249 numpy.lib.stride_tricks.as_strided(x, shape=None, strides=None, subok=False, writeable=True) X = np.arange(9, dt

pytorch每日一学15(torch.as_strided())根据步长创建一个现有tensor的视图

Fluid_ray的博客

11-13

6076

第15个方法 torch.as_strided(input, size, stride, storage_offset=0)—>Tensor 此方法是根据现有tensor以及给定的步长来创建一个视图（类型仍然为tensor）。视图视图是指创建一个方便查看的东西，与原数据共享内存，它并不占用内存，也不存储数据，只是将原有的数据进行整理，显示其中部分内容或者进行重排序后显示出来等等。接下来介绍此方法，首先看一个示例：这样创建出来的b就是a的一个视图，可以发现，b中的元素都是a中的元素，

as_strided

02-26

# 应用 as_strided 方法得到新的二维张量 y y = torch.as_strided(x, (3, 3), (1, 1)) print("Original vector:\n", x) print("\nSliding window view via as_strided():\n", y) ``` 输出结果如下所示： ``` ...

如何利用NumPy的as_strided函数实现滑动窗口操作？

05-02

好的，用户想了解如何使用NumPy的as_strided函数实现滑动窗口操作。首先，我需要回忆一下as_strided的基本概念。这个函数可以通过调整步幅来创建数组的视图，而不复制数据，这对于高效处理滑动窗口非常有用。不过，...

numpy.lib.stride_tricks中的as_strided

w112348的博客

02-27

929

用于产生类似滑动串口的效果 1D滑动窗口 from numpy.lib import stride_tricks def sliding_window_1d(a, window): shape = (len(a)-window+1, window) strides = (a.itemsize, a.itemsize) ret = stride_tricks.as_strided(Z, shape=shape, strides=strides) return ret Z =

PyTorch TORCH.AS_STRIDED

Coder

10-03

736

torch.as_strided(input, size, stride, storage_offset=0)→ Tensor 1. 官方文档 Create a view of an existing torch.Tensor input with specified size, stride and storage_offset. parameters input (Tensor) – the input tensor. size (tuple or ints) – the shape of t.

numpy—np.lib.stride_tricks.as_strided

柳杰的博客

02-25

1139

文章目录 lib.stride_tricks.as_strided(x, shape=None, strides=None, subok=False, writeable=True) 描述创建具有给定形状和步幅的数组视图参数 x : 输入数组 shape ：sequence of int, optional 新数组的形状。默认为x.shape strides ：sequence of int, optional 新数组的步长。默认为x.strides。 subok ：bool, optional

torch.as_strided()详解（总结）

qq_38752461的博客

10-04

1670

torch.as_strided()详解（总结）

torch as_strided函数详解

小姑仔的博客

07-07

1803

假设有一个矩阵X [123456789]\left[\begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{matrix}\right]⎣⎡147258369⎦⎤ 如果卷积核大小是2*2,stride为1,那么就需要把矩阵转换为如下4个小矩阵的新矩阵 [[1245][2356][4567][5678]]\left[\begin{matrix} \left[\

【python-numpy】高效分块操作np.stride_tricks.as_strided

yrh_zpl的博客

09-29

1381

在机器学习和深度学习应用中，我们往往需要对输入的数据进行滑动窗口预处理，常规的操作是使用for循环。但在python当中for循环是比较慢的操作，特别是当需要处理的数组维度特别庞大时，利用for循环进行滑动窗口预处理耗时会特别长。据笔者查阅资料所得，Numpy提供了两种高效的分块操作，分别是和。后者是比较常用的方法，但没有前者灵活，不能根据需要调整stride步长，很难实现带重叠的滑动窗口。而目前网络上对第一种分块操作的讲解很少，官方的手册也比较难懂，所以借本文来表达一下笔者个人的理解，若有错误请指出。

torch as_strided调用

小姑仔的博客

01-27

264

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64933417

torch.as_strided 方法

joker03的博客

08-03

1863

# torch.as_strided torch.as_strided(input,size,stride,storage_offset=0)→ Tensor ''' input(Tensor) – the input tensor. size(tupleorints) – the shape of the output tensor stride(tupleorints) – the stride of the output tensor storage_offset(in...