importnumpyasnp# 创建一个原始数组a=np.array([1,2,3,4,5,6])# 使用 as_strided 创建跨步视图fromnumpy.lib.stride_tricksimportas_strided# 定义新的形状和步长new_shape=(3,3)new_strides=(2*a.itemsize,2*a.itemsize)# 2 * a.itemsize 表示步长为2个元素的大小# 创建跨步视图b=as_strided(...
此时我们就能通过 as_strided() 函数实现提取输入数组 X 的前3个元素的功能: X=np.asarray(range(1,26),np.int8).reshape(5,5)shape=(3,)strides=(1,)# int8 一个元素是一个字节A=as_strided(X,shape=shape,strides=strides)# 等价于 X[0,:3]print(X)'''[[ 1 2 3 4 5][ 6 7 8 9 ...
举个例子,在上述的数组a中,使用as_strided函数实现长度为3的滑动窗口操作的代码如下: importnumpyasnpfromnumpy.lib.stride_tricksimportas_strided a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])window_size=3# 计算结果数组的形状shape=(a.size-window_size+1,window_size)# 计算结果数组的跨度strides=(a.i...
X.strides[-2]*stride[-2]# 输出数组 A 的-5维度:# B 维度不做卷积, 于是保持不变stride_B=X.strides[-3]strides=(stride_B,stride_H,stride_W,*stride_kernel)A=as_strided(X,shape,strides
1. np.as_strided函数的基本用法 np.as_strided函数的基本用法如下所示: ```python np.as_strided(x, shape, strides) ``` 其中,x为原始数组,shape为新数组的形状,strides为新数组中每个维度的步长。使用np.as_strided函数可以根据原始数组x创建一个新的数组视图,新数组的形状和步长由参数shape和strides确...
]相当于x[1,2,:,:,:] x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:] x[...,3]相当于x[:,:,:...
Python PyTorch as_strided用法及代码示例 本文简要介绍python语言中torch.as_strided的用法。 用法: torch.as_strided(input, size, stride, storage_offset=0) → Tensor 参数: input(Tensor) -输入张量。 size(tuple或者整数) -输出张量的形状 stride(tuple或者整数) -输出张量的步幅...
Python as_strided 方法,它是如何工作的?问题描述 投票:0回答:1我正在尝试在我的一项作业中进行一些异常检测,并且正在尝试创建滑动窗口,但我想让它们使一个窗口不会与另一个窗口重叠。例如数组 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 我想要得到这个结果结果 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 显然,您可以使用 as_...
pytorch: Tensor.new_zeros使用场景,type_as函数, torch.stack()使用方法 文章目录 1. Tensor.new_zeros(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor 12 type_as函数 3. torch.stack() 1. Tensor.new_zeros(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → ...torch....
在探索卷积算法高效实现的过程中，我们发现了一种利用 np.lib.stride_tricks.as_strided 函数的方法。通过 GitHub 用户 @Sebastian 提供的完整实现，我们了解到了这种方法并尝试进行了验证，最后详细记录了实验过程和原理，以避免以后遗忘。以一个简单的例子开始，假设我们有一个矩阵 X。如果卷积核大小为 ...