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        <title>机器学习系统 - 分类 - MartinLwx&#39;s Blog</title>
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            <webMaster>martinlwx@163.com (MartinLwx)</webMaster><copyright>&lt;a rel=&#34;license noopener&#34; href=&#34;https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/&#34; target=&#34;_blank&#34;&gt;CC BY-NC-ND 4.0&lt;/a&gt;</copyright><lastBuildDate>Fri, 14 Jul 2023 15:26:16 &#43;0800</lastBuildDate><atom:link href="https://martinlwx.github.io/zh-cn/categories/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>PyTorch 张量的 strides 格式是什么</title>
    <link>https://martinlwx.github.io/zh-cn/how-to-reprensent-a-tensor-or-ndarray/</link>
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        <name>MartinLwx</name>
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    <description><![CDATA[<h2 id="引言" class="headerLink">
    <a href="#%e5%bc%95%e8%a8%80" class="header-mark"></a>引言</h2><p>尽管我已经使用 Numpy 和 PyTorch 好长一段时间了，但我一直不知道他们是如何实现底层的张量（tensor），而且<strong>这么高效</strong>。最近在看 <a href="https://dlsyscourse.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Deep Learning Systems</a> 这门课，终于有机会尝试自己实现张量，实现一遍之后对张量的理解更深刻了🧐</p>]]></description>
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