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。...numpy.take() 和 tf.gather 貌似也是同样功能，就不细说了。...Reference torch.gather — PyTorch 1.9.0 documentation numpy.take — NumPy v1.21 Manual tf.gather | TensorFlow
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
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。
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。
简介 NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。 它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy： pip install numpy 如果你使用的是conda，那么可以： conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题，但是如果是在科学计算中，我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的，所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array，并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。
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
Numpy ndarray numpy的最重要特点就是其N维数组对象（ndarray）。 ndarray的可以对整块数据执行数学运算，语法与标量元素的元素的运算一致。...如： import numpy as np x = array([[-0.50043612, -1.99790499, 0.66098891, 0.26490388], [-1.02531769...0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]]) ndarray的数据类型 numpy...complex64 由两个32位浮点（实部和虚部）组成的复数 complex128 由两个64位浮点（实部和虚部）组成的复数 string_ 固定长度的字符创类型（每个字符一个字节） 很难记住这些numpy...numpy会将其数据类型映射到等价的dtype上。 可以发现，使用.astype()新创建了一个数组（原数组的一种拷贝），即使，与原来数据类型一致也会如此。
简介 NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy： pip install numpy 如果你使用的是conda，那么可以： conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题，但是如果是在科学计算中，我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的，所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array，并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。
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。
参考链接： Python中的numpy.iscomplex Numpy 属性 介绍几种 numpy 的属性: • ndim：维度 • shape：行数和列数 • size：元素个数 使用numpy首先要导入模块... import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写 列表转化为矩阵： python array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵...实际上每一个Numpy中大多数函数均具有很多变量可以操作，你可以指定行、列甚至某一范围中的元素。更多具体的使用细节请记得查阅Numpy官方英文教材。 ...Numpy 索引 一维索引 我们都知道，在元素列表或者数组中，我们可以用如同a[2]一样的表示方法，同样的，在Numpy中也有相对应的表示方法： import numpy as np A = np.arange...Numpy array 分割 创建数据 首先 import 模块 import numpy as np 建立3行4列的Array A = np.arange(12).reshape((3, 4))
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