Stride влияет на эффективность операций с тензорами в PyTorch следующим образом: он обеспечивает эффективное индексирование данных. 2 i-й элемент шага соответствует тому, на сколько пробелов вдоль массива нужно продвинуться, чтобы получить следующий элемент с размерностью i. 2

Благодаря этому многие операции с тензорами можно выполнять без создания копий данных, что приводит к высокой эффективности. 1 Кроме того, это позволяет выполнять ленивые операции. 1

При изменении формы тензора атрибут stride обновляется, но данные в памяти не меняются. 4 Например, при вызове .transpose() PyTorch только и требуется, что обновить шаг. 2

Таким образом, stride помогает обходиться единственным обращением к памяти на каждый элемент и эффективнее использовать пространство в кэше. 2