Какие преимущества даёт использование stride при работе с тензорами в PyTorch?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Использование stride при работе с тензорами в PyTorch даёт следующие преимущества:

Эффективное индексирование данных. habr.com Шаг (stride) обеспечивает, чтобы для доступа к любому элементу требовалось всего один раз обратиться к памяти. habr.com

Смежность элементов в памяти. habr.com Это позволяет эффективнее использовать пространство, доступное в кэше. habr.com

Возможность выполнять многие операции с тензорами без создания копии. martinlwx.github.io С помощью формата stride отделяются понятия «базовое хранилище» и «представления». martinlwx.github.io

Отсутствие издержек с памятью и производительностью. habr.com Например, если маленький тензор широковещательно передаётся в гораздо более крупную форму, не возникает никаких издержек. habr.com

programming-review.com

Найти в Поиске

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?