العروض والتجاور والتعديلات الموضعية

import torch
x = torch.arange(6,dtype=torch.float64,device="cpu").reshape(2,3)
transposed = x.t()
owned = transposed.contiguous()
x[0,0] = 99.0
print("strides", x.stride(), transposed.stride())
print("first values", transposed[0,0].item(), owned[0,0].item())
print("contiguous", transposed.is_contiguous(), owned.is_contiguous())

strides (3, 1) (1, 3)
first values 99.0 0.0
contiguous False True

يشارك العرض المنقول التخزين، بينما تنسخ contiguous هذا المدخل غير المتجاور. لا تتطلب الموترات تدرجات؛ ولم ينفذ تخطيط موتر أو تعديل في torch.

storage = [float(x) for x in range(6)]
def transpose_row(i):
    return [storage[i+j*3] for j in range(2)]
owned = [transpose_row(i) for i in range(3)]
storage[0] = 99.0
print("shared first row", transpose_row(0))
print("copied first row", owned[0])
print("transpose offsets", [[i+j*3 for j in range(2)] for i in range(3)])

shared first row [99.0, 3.0]
copied first row [0.0, 3.0]
transpose offsets [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]

يوضح نموذج إزاحات القوائم المنفذ مشاركة التخزين وملكيته. ولا ينفذ خطوات Tensor أو أهلية view أو عدادات إصدار الموتر أو فحوص autograd.