# 如何实现Python strides
在Python中，strides是一种用于描述数组在内存中布局的方式。它可以帮助我们更有效地访问和操作数组数据。如果你是一名刚入行的小白，不知道如何实现Python strides，那么接下来我将详细教导你如何做到。
## 流程
以下是实现Python strides的整个流程，我们可以通过一系列步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-04-16 04:03:03
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定义字符串：不可变、有序的、可索引、可迭代序列初始化s1 = 'string'字符串Join***"string".join(iterable) -> strstring为连接iterable的字符iterable内的元素只能是字符串stingjoin方法返回的是一个新的字符串字符串+连接+ -> str将两个字符串连接到一起，返回一个新字符串字符串split分割split/lspli
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2023-09-22 21:28:17
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本文主要内容如下：1. 二阶张量的代数运算与矩阵的代数运算4.1. 二阶张量的相等、加（减）、数乘1.2. 二阶张量的缩并1.3. 二阶张量与矢量的点积 —— 线性变换1.4. 二阶张量与二阶张量的点积2. 正则二阶张量与可逆矩阵 1. 二阶张量的代数运算与矩阵的代数运算4.1. 二阶张量的相等、加（减）、数乘二阶张量的相等、加（减）、数乘运算与矩阵相等、加（减）、数乘运算一 一对应；1.2.
需要接着为什么需要卷积层卷积公式推导(https://blog.51cto.com/Lolitann/4944366)看。经过第一节的推到和演示，我们已经能get到卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。输入的大小为mn，卷积核的大小为ab，那输出的大小就是ma+1nb+1。其实除此之外，影响卷积核大小的还有填充和步幅。填充padding所谓的填充就是给图片加边。!image.png(http
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精选
2022-02-26 00:02:29
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所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights()：返回层的权重（numpy array） layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与* layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构: l
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2024-06-19 17:00:41
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在二维卷积函数tf.nn.conv2d()，最大池化函数tf.nn.max_pool()，平均池化函数tf.nn.a
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2022-05-18 09:10:48
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报错pytorch使用cv2读取图片，并转换成RGB顺序的时候，在用torch.from_numpy转换成
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2021-09-07 12:15:40
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为什么池化？池化（Pooling）层和卷积层、全连接层一样，都是卷积神经网络的组成部分。卷积神经网络中的卷积层会将卷积Filter应用于输入图像，以便创建特征映射来总结输入中这些特征的存在。卷积层被证明是非常有效的，在深层模型中叠加卷积层可以让接近输入的层学习低层特征（如线条），在模型中更深（高）的层用于学习高阶或者更抽象的特征，如形状或特定对象。卷积层特征映射输入的一个局限性是它们只能精确记录特
最近遇到的一个pytorch报错： 然后报错了，这个几行代码就是从一个图片中读入数据，把bgr模式图片矩阵转换为rgb模式，这里采用的是改变矩阵索引，索引倒排 [..., ::-1] 。 看了这个报错有些懵，因为确实没想明白这么简单的操作都会报错。 后来查了查有些搞明白了，就是pytorch框架通过
原创
2022-05-18 23:18:47
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relu：其属于非线性激活函数的一种，同类型的函数还有sigmoid函数，tanh函数，softplus函数等等。对于ReLU函数，其公式即为个ReLU(x)=max(0, x)，而sigmoid函数为sigmoid(x)= 1/(1+e^-x)，而Softplus(x)=log(1+ex)。ReLU与softplus函数与前图中的传统sigmoid系激活函数相比，主要变化有三点：①单侧抑制 ②相
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2022-09-18 07:41:32
1312阅读
MaxPooling1D# keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') #缩小比例的因数# strides如果是
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2022-10-13 09:48:39
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def DarknetConv(x, filters, size, strides=1, batch_norm=True): if strides == 1: padding = 'same' else: x = ZeroPadding2D(((1, 0), (1, 0)))(x) # top left half-padding padding = 'valid' x = Conv2D(filters=filters, kernel_
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2023-01-13 09:12:20
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官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv2d接口如下tf.nn.conv2d(input, filters, strides, padding, data_format=‘NHWC’,
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2022-01-05 14:10:18
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Keras MaxPooling2D 2D最大池化层 keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)参数详解 pool_size: 池化窗口大小 strides:
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2023-10-31 09:50:22
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conv1 = tf.nn.conv2d(input,filter,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')这是一个常见的卷积操作，其中strides=【1,1,1,1】表示滑动步长为1，padding=‘SAME’表示填0操作当我们要设置步长为2时，strides=【1,2,2,1】，很多同学可能不理解了，这四个参数分别代表了什么，查了官方函数说明一样不明不白，今天我来
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2023-08-27 22:33:09
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本文地址：1 tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu
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2022-08-05 18:05:57
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tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： Example：
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2018-08-01 15:59:00
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keras conv2D参数详细说明 keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), paddin
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2023-06-15 11:07:15
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def strided_slice(input_, begin, end, strides=None, begin_mask=0, end_mask=0, ellipsis_mask=0, new_axis_mask=0, ...
原创
2021-08-13 09:29:18
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Since announcing a multi-year collaboration with HashiCorp, Microsoft has taken strides to ensure that HashiCorp tools operate as a first class citizen on Azure’s public cloud offering.
原创
2018-09-13 12:40:29
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