# 理解PyTorch的gather函数
## 1. 引言
在机器学习和深度学习中，PyTorch是一个强大且灵活的深度学习框架。其内置的多种函数让开发者能够高效地操作和处理数据。今天，我们将深入探讨`gather`函数的作用，以及如何在PyTorch中使用它。
## 2. gather函数的概述
`gather`函数用于从输入张量中根据给定的索引提取值，其作用类似于通过索引获取特定位置的
目 录1 VGG网络介绍1.1 VGG网络概述及特点1.2 16层（D）网络详解2 利用Pytorch实现AlexNet网络2.1 模型定义2.2 训练过程和预测部分3 总结1 VGG网络介绍1.1 VGG网络概述及特点在VGG网络原论文中，作者尝试了不同的网络深度：在我们平常使用中，一般采取16层（D）的配置， 包括13个卷积层和3个全连接层。该网络的一个亮点是通过堆叠多个3×3的卷
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2023-10-28 15:01:08
39阅读
# PyTorch中的gather方法作用及示例
## 引言
在PyTorch中，`gather`方法是一个非常有用的函数，它允许你从一个张量中按照索引取出对应的值。这个方法在深度学习中经常被用来实现诸如训练数据的采样、序列生成等操作。本文将详细介绍`gather`方法的作用，并通过代码示例展示它的用法。
## gather方法的作用
`gather`方法的作用是根据给定的索引，从输入张量中取
原创
2024-06-26 05:32:32
83阅读
torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 官方给的格式import torcha = torch.Tensor([[1,2,3],
原创
2022-06-27 15:50:17
337阅读
本系列记录了博主学习PyTorch过程中的笔记。本文介绍的是troch.autograd，官方介绍。更新于2019.03.20。Automatic differentiation package - torch.autogradtorch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导，只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variable对
书上内容太多太杂，看完容易忘记，特此记录方便日后查看，所有基础语法以代码形式呈现，代码和注释均来源与书本和案例的整理。# -*- coding: utf-8 -*-
# All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>>
# Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch
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2024-10-11 13:27:39
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Module 和 Optimizer首先说明：在神经网络构建方面，PyTorch 也有面向对象编程和函数式编程两种形式，分别在 torch.nn 和 torch.nn.functional 模块下面。面向对象式编程中，状态（模型参数）保存在对象中；函数式编程中，函数没有状态，状态由用户维护；对于无状态的层（比如激活、归一化和池化）两者差异甚微。应用较广泛的是面向对象式编程，本文也重点介绍前者。Mo
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2023-12-07 10:41:37
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1、原理2、代码实现 1、原理首先简单提下CAM，CAM原理如下图所示，其实就是将某层的激活图按权重进行加权和。我们关注两点：1）激活图，即某层的特征图。2）权重对应每层的重要程度。实际上在我所知的各种变形CAM方法中，都是基于激活图和权重值的加权和原理，只不过不同方法获取权重值的方法不一样，grad-cam就是利用梯度来计算权重值。那么在CAM中权重值就是全连接层中对应类的weights。而g
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2024-06-26 10:51:14
33阅读
ORACLE 中dbms_stats的使用
dbms_stats能良好地估计统计数据（尤其是针对较大的分区表），并能获得更好的统计结果，最终制定出速度更快的SQL执行计划。
exec
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname
=>
'
SCOTT
'
,
opt
# PyTorch Gather的实现步骤
## 1. 引言
在PyTorch中，gather函数用于在一个tensor中根据指定的索引返回对应的元素。对于刚入行的小白来说，掌握并理解这个函数的用法是很重要的。下面我将介绍gather函数的实现步骤，并提供相应的代码来帮助你理解。
## 2. gather函数的使用流程
下面是实现gather函数的一般步骤，你可以通过下面的表格来理解：
|
原创
2023-10-13 08:31:13
100阅读
Pytorch入门介绍 文章目录`Pytorch`入门介绍`Pytorch`是什么自动微分神经网络例子：图像分类器参考资料 Pytorch是什么Pytorch是一个计算包，其特性可以总结为两点：能够替代numpy进行科学计算，优势是利用GPU；一个深度学习平台，具有非常大的灵活性与速度优势；构建tensor的操作与numpy类似import torch
x = torch.empty(5, 3)#
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2024-03-06 22:52:48
71阅读
最近由于实际需要在学习pytorch，作为深度学习中最为重要的反向传播计算，pytorch用非常简单的backward( )函数就实现了，但是在实现过程中对于其参数存在一些疑问，下面就从pytorch中反向传播求导的计算方式，backward( )函数参数来进行说明。 这里首先还是放出backward( )函数的pytorch文档，因为整个说明主要还是围绕这个函数来进行的。问题描述从上面的文档可以
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2023-07-28 19:07:33
262阅读
目录引言（Introduction）生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）什么是GAN？（What is a GAN?）什么是DCGAN？（What is a DCGAN?）输入（Inputs）数据（Data）实现（Implementation）权重初始化（Weight Initialization）生成器（Generator）判别器（Discriminat
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2024-01-24 10:43:08
7阅读
## PyTorch中的gather()函数的作用
### 引言
在PyTorch中，gather()函数是一个非常有用的工具，用于根据给定的索引从输入张量中获取特定的元素。它在模型训练和数据处理中经常被使用，特别是在处理序列数据或标签对应的索引时。本文将介绍gather()函数的作用以及如何使用它。
### gather()函数的流程
下面是使用gather()函数的基本流程：
| 步骤
原创
2023-07-31 08:41:07
304阅读
首先，给出官方文档的链接： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html?highlight=gather#torch.gather 然后，我用白话翻译一下官方文档。 gather，顾名思义，聚集、集合。有点像军训的时候，排队
原创
2021-07-09 15:56:03
1420阅读
# PyTorch Gather 的应用场景
## 引言
在深度学习和机器学习中，数据的选择与处理至关重要。PyTorch 提供了一系列强大的工具来帮助我们高效地进行张量操作，而 `gather` 函数是其中之一。今天，我们将探讨 `gather` 的应用场景，理解其工作原理，并通过代码示例加以说明。
## PyTorch Gather 函数概述
`torch.gather(input,
原创
2024-09-28 03:16:47
120阅读
好久没更新博客了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。文字理解我遇到的代码是 NLP 相关的，代码中用 torch.gather() 来将一个 tensor 的 shape 从 (batch_size, seq_length, hidden_size) 转为 (batch_size, labels_len
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2024-07-30 14:55:05
63阅读
参考：
https://www.
leiphone.com/news/20170
2/eIGiQzuGeuAaH22e.html
，《如何用不到50行代码训练GAN》
2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论文。没错，我说的就是《Generative Adversarial Nets》，这标志着生成
神经网络的理论知识不是本文讨论的重点，假设读者们都是已经了解RNN的基本概念，并希望能用一些框架做一些简单的实现。这里推荐神经网络必读书目：邱锡鹏《神经网络与深度学习》。本文基于Pytorch简单实现CIFAR-10、MNIST手写体识别，读者可以基于此两个简单案例进行拓展，实现自己的深度学习入门。环境说明 python 3.6.7 Pytorch的CUP版本 Pycharm编辑器 部
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2023-09-15 15:35:57
81阅读
一、VGG网络详解及感受野计算VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG（Visual Geometry Group）提出，斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task（定位任务）第一名和Classification Task（分类任务）第二名。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。VGG网络的创新点：通过堆叠多个小卷积核
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2023-09-20 14:16:10
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