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
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
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。
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
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。
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。
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
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
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。
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。
Texture Gather Texture gather is a special texture fetch that is available for two-dimensional textures...Texture gather is only supported for CUDA arrays created with the cudaArrayTextureGather flag and of...Texture gather is only supported on devices of compute capability 2.0 and higher. ?...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。...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。
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 % 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。
多个数据集上的实验表明，聚集-激发（gather-excite）操作符可以带来类似于增加CNN深度的好处，但成本仅为其一小部分。...文章链接论文地址：论文地址代码地址：代码地址基本原理Gather-Excite（简称GE）框架旨在增强卷积神经网络（CNNs）中对上下文的利用能力。...它引入了两个主要操作符：gather和excite，这两个操作符协同工作，提高了网络捕获长距离特征交互的能力。技术原理1....Gather操作符 (ξG)Gather操作符用于从较大的空间范围内聚合特征响应。它通过汇集广泛区域的信息，使网络能够收集上下文信息。...参数化配对为了进一步增强框架，参数化的gather操作符被引入，通过深度卷积来应用空间滤波到独立通道上。这种方法被称为GE-θ，为gather操作符添加了可学习参数，进一步提高了性能。
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
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