# 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
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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
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PyTorch库的应用场景
在当今快速发展的人工智能和深度学习领域，PyTorch库作为最受欢迎的深度学习框架之一，提供了灵活高效的解决方案。随着技术的进步，PyTorch的应用场景也愈加广泛，涵盖了从学术研究到工业界的多种背景。本文将从多个角度分析PyTorch的应用场景，包括业务需求、架构演进、性能优化、故障复盘以及多场景适配。
## 背景定位
在业务场景分析中，我们可以将PyTorch
Activity 启动模式 及 区别Standard：默认启动模式，每次都会在虚拟栈顶创建一个实例。SingleTop：检查该 Activity 的实例是否位于栈顶，位于栈顶时复用，非栈顶时创建新实例。SingleTask：该 Activity 在目标栈中只存在一个实例，启动此 Activity 时会检查虚拟栈中是否存在它的实例，如果存在直接复用，并把当前Activity之上所有实例全部出栈。Si
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2024-03-05 07:17:27
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项目实战（一） - - PyTorch简介1. 为什么选择选择PyTorch？2. PyTorch安装验证3. 常用PyTorch库：3.1. 常用网络层3.2. 常用激活函数3.3. 常用损失函数4. PyTorch项目流程5. CUDA简介6. 张量 1. 为什么选择选择PyTorch？①用途： PyTorch的计算图是动态的，而其他框架通常是静态的，许多深度学习领域的前沿研究都需要动态图或
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2024-02-02 18:11:48
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如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。黄东旭提到，当前数据库领域面临各种问题，如在缩放、一致性、大数据分析、与云基础架构集成等方面均存在诸多问题，现有的数据库解决方案和大数据分析引擎解决方案基本处于割裂的状态，由于 Oracle、MySQL 数据库并不是面向分
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2023-12-10 02:19:11
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MQ使用场景介绍mq（message queue），是分布式系统的重要组件，主要解决异步消息，应用解耦，消峰等问题。从而实现高可用，高性能，可伸缩和最终一致性的架构。使用较多的mq有：activeMQ，rabbitMQ，Kafka，metaMQ。异步消息处理 可以将一些非核心流程，如日志，短信，邮件等，通过MQ的方式异步去处理。这样做的好处是缩短主流程的响应时间，提升用户体验。应用解耦合 商品服务
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2024-04-09 11:34:46
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1.1 有状态应用管理statefulsetStatefulSet（有状态集，缩写为sts）常用于部署有状态的且需要有序启动的应用程序，比如在进行SpringCloud项目容器化时，Eureka的部署是比较适合用StatefulSet部署方式的，可以给每个Eureka实例创建一个唯一且固定的标识符，并且每个Eureka实例无需配置多余的Service，其余Spring Boot应用可以直接通过Eu
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2023-11-20 11:38:36
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说到云服务器，我们都会显现出阿里云这个品牌吧，最近很多企业都在咨询云服务器的业务，那么大家都知道云服务都有哪些应用场景吗？今天阿里云湖北授权服务中心捷讯技术小编就大致跟大家一起探讨云服务器ECS较常用的一些场景吧。云服务器 ECS 应用非常广泛，既可以单独使用作为简单的 Web 服务器，也可以与其他阿里云产品(如 OSS、CDN 等)搭配提供强大的多媒体解决方案。以下是云服务器ECS的典型应用场景
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2024-04-17 21:18:44
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注意，最主要是provider的配置，以及URl的provider地址要相同；一，ContentProvider 主要用于不同的应用程序之间实现数据共享功能！ 主要分为6个： 1.使用SQLite技术，创建好数据库和数据表； 2.新建类继承ContentProvider，重写6个抽象方法（通过这六个方法对数据库进行操作）； 3
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2024-05-08 12:13:32
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一般我们现在用的智能电器比较多的就是空调，冰箱，电视，这些会多一些，比如我们用手机来控制他们的开关，但是其实这里面是有很多的代码来控制的，不管是什么类型的智能家居app都是需要用代码一个一个字母来开发出来的。智能家居目前主要是利用先进的计算机技术、网络技术、综合布线等，依靠人体工程学融汇一些个性化的定制需求，将家居 生活的各个子系统，比如安防门禁系统、灯光控制、窗帘控制、煤气控制，家电场景联动、地
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2023-09-08 20:14:17
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一、SparkApache Spark 是一个快速的，多用途的集群计算系统， 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中， Spark 使用了内存保存中间结果， 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算。Spark 只是一个计算框架, 不像 Hadoop 一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统, 如果要使用 Spark， 需要搭载其它的文件系统。Hadoop 之父 Doug
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2023-09-05 21:18:10
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# 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：
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原创
2023-10-13 08:31:13
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相对于MySQL，究竟什么场景更需要用MongoDB？下面是一些总结。更高的写入负载默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。高可用性MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非常简洁方便，此外，MongoDB可以快速响应的
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2023-08-31 19:25:27
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Spark是一个基于内存的分布式计算engine，最近1-2年在开源社区(github)和工业界非常火，国内的一些公司也搭建自己的spark集群。典型的应用场景是大数据上的机器学习模型的训练以及各种数据分析。下面是我理解的spark的优势:1. Spark使得分布式编程更简单Spark将实际分布在众多Nodes上的数据抽象成RDD(resilient distributed dataset)，使得
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2023-09-06 18:27:34
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最近老大让用Spark做一个ETL项目，搭建了一套只有三个结点Standalone模式的Spark集群做测试，基础数据量大概8000W左右。看了官方文档，Spark确实在Map-Reduce上提升了很多，可是官方明确提出了在Interactive Data 方面性能提升最大。但是做ETL的数据之间是平行结构，没有任何交互，数据处理完直接就推送走了，也不用做任何缓存，因此完全体
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2023-08-22 21:05:40
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我们为什么要学 Python?地产大佬潘石屹曾在微博回答过：在这信息时代想要让机器为人工作，就必须学习机器的语言，而Python就是进化后比较好的计算机语言。总的来讲，Python绝对是近年最火的编程语言。TIOBE于2020年3月公布的编程语言排行榜，Python 位居前三。追其根本，就是因为Python广泛的应用领域。下面我们一起来看看“Python语言的应用领域主要有哪些”。应用领域1：人工
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2023-06-16 16:31:22
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ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。维护着一个树形层次结构，书中的节点被称为znode。znode可以用来存储数据，并且有一个与之相关联的ACL（权限），znode不能大于1M。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子
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2024-02-24 10:47:48
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Redis是一个key-value存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下Redis经常遇到的使用场景。 Redis特性一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点：读写性能优异持久化数据类型丰富单线程数据自动过期发布订阅分布式这里我们通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。高性能适合当做
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2023-07-08 14:41:50
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列表常用场景： 存储不同类型的数据 任意类型均可 列表存储相同类型的数据 类 node结点 next、data 通过迭代遍历,在循环体内部(多为 while 内),对列表的每一项都进行遍历 树的深度遍历等等 列表推导式的使用等等 元组常用场景： 作为函数的参数和返回值 传递任意多个参数 *args
原创
2021-07-21 16:16:29
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