tf.gather( params, indices, validate_indices=None, name=None, axis=0)根据索引从params坐标轴中收集切片 原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/gather?hl=en
tf.gather_nd( params, indices, batch_dims=0, name=None)指标是一个k维整数张量，最好考虑为(K-1)张量的指标到帕拉姆，其中每个元素定义了帕拉姆的一个切片 :output[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params[indices[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]而在tf.gather索引中，将切片定义为params 的第一个维度，而在tf.gather_nd中，索引将切片定义为params的第一个N个维度，其中N = indices.shape[-1]。 如果“params”和“indexes”都具有领先的批处理维度，则使用“batch_dims”参数以批处理模式运行gather_nd。
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Gather slices from params into a Tensor with shape specified by indices.tf.gather_nd( params, indices slice of params:output[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params[indices[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]Whereas in tf.gather indices defines slices into the first dimension of params, in tf.gather_nd, indices defines slices into The tensor from which to gather values.indices: A Tensor. Has the same type as params.Compat aliasestf.compat.v2.gather_nd
Instead, many platforms provide special high-speed primitives to perform these scatter-gather operations
今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。 torch.gather() 的官方解释是 Gathers values along an axis specified by dim. 就是在指定维度上 gather value。 那么怎么 gather、gather 哪些 value 呢？这就要看其参数了。 which to index index (LongTensor) – the indices of elements to gather 所以一句话概括 gather 操作就是：根据 index ， Reference torch.gather — PyTorch 1.9.0 documentation numpy.take — NumPy v1.21 Manual tf.gather | TensorFlow
二、gather 1）官方解释：根据指定的维度和索引值来筛选值 ? 2）举例 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
gather torch.gather(*input,dim,index,sparse_grad=False, out=None*) 函数沿着指定的轴 dim 上的索引 index 采集输入张量 input 为了方便这里只考虑必选参数，即 torch.gather(input, dim, index)。 简单介绍完 gather 函数之后，来看一个简单的小例子：一次将下面 2D 张量中所有红色的元素采集出来。 回顾 torch.gather(input, dim, index) 函数沿着指定轴上的索引采集输入张量的元素值，貌似现在已知的条件和 gather 函数中所需要的参数有些谋和。 下面我们来尝试一下使用 gather 函数来采集红色元素。
相关的主要数据结构有三个： struct mmu_gather struct mmu_table_batch struct mmu_gather_batch 1）mmu_gather 来表示一次mmu struct mmu_gather { struct mm_struct *mm; #ifdef CONFIG_MMU_GATHER_TABLE_FREE mmu_gather_batch local; struct page *__pages[MMU_GATHER_BUNDLE 2.2 总体调用 通常mmu-gather操作由一下几部分函数组成： tlb_gather_mmu unmap_vmas free_pgtables tlb_finish_mmu 其中tlb_gather_mmu 2.3 tlb_gather_mmu 这个函数主要是初始化从进程内核栈中传递过来的mmu_gather结构。
Java NIO 提供了内置的Scatter和Gather支持。Scatter和Gatter是用于读写Channel的概念。 Gather从多个Buffer中拿到数据，然后写到一个Channel中。 在我们需要分开处理传输数据的各个部分时很有用。 因此是动态的 参考 Java NIO Scatter and Gather
喝不醉 shadow ML869 https://gather.town/app/xxxxxx/sunset 试试能进来吗？ 进来前会要求先设置一下自己的形象 Metaverse Gather.town 2021.9.14 视频聊天平台 Centered around fully customizable spaces, Gather 的使命是消除人们生活中的这些限制。 通过构建Metaverse 来实现这一目标，Metaverse是物理世界上的一个虚拟层，人们可以在其中工作、社交和学习。 Gather自 2020 年 5 月推出以来，已聚集了数百万用户，他们使用Gather的创建工具，用户可以构建自定义的、可交互的虚拟空间。 视频会议 游戏 文档共享 白板协作 连Gather的团队介绍，都可以按照产品的方式表达：我们是一个友好的小型团队，基于最先进的虚拟办公室，您可以随时随地工作。
简介 https://github.com/jobinau/pg_gather This is a single SQL-only script for gathering performance and 安装 wget https://codeload.github.com/jobinau/pg_gather/tar.gz/refs/tags/v16 -O pg_gather-16.tar.gz tar -zxvf pg_gather-16.tar.gz cd pg_gather-16 报告生成 -- 采集数据 psql -U postgres -h 172.17.0.2 -X -f gather.sql Output/d; /^SELECT pg_sleep/d; /^PREPARE/d; /^\s*$/d' out.txt | psql -U postgres -h 172.17.0.2 -f gather_schema.sql -f - -- 生成报告 psql -U postgres -h 172.17.0.2 -X -f gather_report.sql > GatherReport.html 报告使用浏览器打开
Texture GatherTexture gather is a special texture fetch that is available for two-dimensional textures Texture Gather这个功能挺好的。例如说有个点p要插出来, 需要计算周围的4个点, 记做p0, p1, p2, p3；p.x 是对p0.x, p1.x, p2.x, p3.x的函数。 这个会将计算指令的吞吐率下降到14，损失4倍速度，而用这个texture gather过程，可以将原本的:p0.x, p0.y, p0.z, p0.wp1.x, p1.y, p1.z, p1.wp2.x 所以不仅仅这个gather操作用起来方便(一次正好取得需要的特定的一行的某种分量如上图)，而且可以立刻规避寄存器bank conflict。所以用起来很好很重要。 Texture gather is only supported for CUDA arrays created with the cudaArrayTextureGather flag and of
torch.gather(input, dim, index, out=None) 和 torch.scatter_(dim, index, src)是一对作用相反的方法 先来看torch.gather 2 是对于out指定位置上的值，去寻找input里面对应的索引位置，根据是index 官方文档给的例子是： >>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) >>> torch.gather
官方文档的解释 torch.gather(input,dim,index,out=None) → Tensor torch.gather(input, dim, index, out=None) → dim (int) – The axis along which to index index (LongTensor) – The indices of elements to gather Tensor, optional) – Destination tensor Example: >>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) >>> torch.gather 根据得到的索引在输入中取值#[1,1],[4,3] c = torch.gather(a,0,torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))#1. 最后根据得到的索引在输入中取值 index类型必须为LongTensor gather最终的输出变量与index同形。
[image.png] Gather 这个也很好理解，就是把多个进程的数据拼凑在一起。
torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 先看官方的介绍： 如果input是一个n维的tensor，size为 (x0,x1…,xi−1,xi scores = model(X_var) # 分数 scores = scores.gather(1, y_var.view(-1, 1)).squeeze() #进行提取 提取后的scores 2、接下来进行gather，gather函数中第一个参数为1，意思是在第二维进行汇聚，也就是说通过y_var中的五个值来在scroes中第二维的5个1000中进行一一挑选，挑选出来后的size也为[5,1 ]，然后再通过squeeze将那个一维去掉，最后结果为[5] 再看一个使用相同思想的例子 def gather_example(): N, C = 4, 5 s = torch.randn (N, C) y = torch.LongTensor([1, 2, 1, 3]) print(s) print(y) print(s.gather(1, y.view(
R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse 二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key key = "variables", value = "values") head(mtcars_long) 2 部分列保持不变 区别于reshape2，...只将指定变量从宽数据变成长数据 1) 不gather 2)gather 在 mpg:am之间的所有列 mtcars_long3 <- mtcars %>% rownames_to_column("car_ID") %>% gather( 这实际将原来gather后的结果还原为gather前, 结果与mtcars一样，只是各列的相互位置稍有调整。 参考资料： Working_in_the_Tidyverse
in range(len(outputs)): print(f"output {i}:{outputs[i].shape}") result = nn.parallel.gather gather：每个GPU计算完了之后需要将结果发送到第一个GPU上进行汇总，可以看到最终的tensor大小是[16,20],这符合预期。
深度学习强化学习教学 【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- tf.gather_nd 详解 tf.gather_nd( params, indices, name=None ) 按照indices的格式从params中抽取切片（合并为一个Tensor）indices with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(tf.gather_nd (a, index_a1))) print(sess.run(tf.gather_nd(a, index_a2))) print(sess.run(tf.gather_nd(a, index_a3 ))) print(sess.run(tf.gather_nd(a, index_a4))) 结果： [ 3 5 13] 2 [[ 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10
/5d634efc85278212894eff5a.html） 如何保护简报信息安全（https://www.banber.com/gather/5f574422b1ea4600015fb597.html 、散点地图、地图数据联动等 应用场景：地图落点，标记地图显示范围，可点击显示详细数据的信息弹窗 效果展示： 相关教程： 填色地图的使用 （https://www.banber.com/gather/ 5f5700dbb1ea4600015fa262.html） 腾讯在线地图的使用（https://www.banber.com/gather/5fd2d0ab757d0f000df718ff.html） www.banber.com/gather/615046176c3a740008753367.html） 菜单组件的使用（https://www.banber.com/gather/616180c7ea66b80008c0de8b.html .html） 使用对象窗格实现弹窗效果（https://www.banber.com/gather/60a0f42d9723930008032129.html）
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