numpy的反函数as_strided

Question

我有一个 4 张量 x。 6张量y计算如下：

x = np.random.randn(64, 28, 28, 1)
strided_shape = 64, 26, 26, 3, 3, 1
y = numpy.lib.stride_tricks.as_strided(x, strided_shape, strides=(x.strides[0], x.strides[1], x.strides[2], x.strides[1], x.strides[2], x.strides[3]))

strided_shape 通常可以是任何形状，只要第一个和最后一个维度与 x 匹配即可（这只是一个具体示例）。

我的问题是，使用 y（以及 x.shape 和 x.strides 元组）是否可以使用 [=20] 恢复原始张量 x =]，reshape，sum，等等？注意：我实际上并不打算将上述过程应用于 y 本身；相反，我想在与 y.

形状相同的张量上执行该过程

Answer 1

好吧 y 只是 x 的一个视图，具有不同的形状和步幅。因此，从 y 恢复 x 只是简单地改变形状和步幅。因此，鉴于这些（假设这些在 x 到 y 转换之前保存），它只是 -

x = np.lib.stride_tricks.as_strided(y, x.shape, x.strides)

numpy的反函数as_strided

Inverse function of numpy as_strided

python

numpy

stride