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
# 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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本文通过2个实际的案例，演示了一下gather算子在MindSpore框架下PyTorch框架下的异同点。两者的输入都是tensor-axis-index，一个是输入顺序上略有区别，另一
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
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目录概述Stream Aggregate算法一、原理和伪代码描述<1> 原理<2> 伪代码描述二、案例Hash Aggregate算法一、原理和伪代码描述<1> 原理<2> 伪代码描述二、案例聚合函数的计算模式CompleteMode模式计算模型PartialMode到FinalMode模式计算模型结论概述聚合函数（Aggregate Fu
1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
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2023-08-07 23:59:07
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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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# PyTorch Gather 和 One-Hot 解码
在深度学习中，处理分类任务时，我们常常使用“one-hot编码”来表示类别。这种编码方式对于多分类问题特别有效，但在一些情况下，需要将这种编码转换回类别索引。这时，PyTorch的`gather`函数可以简化这个过程。本文将详细说明如何使用PyTorch实现one-hot解码，并提供相应的代码示例。
## 什么是One-Hot编码
# PyTorch中的gather函数
在PyTorch中，`gather`函数是一个非常有用的函数，用于从一个张量（Tensor）中按照指定的索引提取元素。`gather`函数的功能类似于数组的索引操作，可以在一个张量中根据指定的索引位置获取对应的元素或子集。本文将介绍`gather`函数的使用方法，以及它在实际深度学习任务中的应用。
## 1. gather函数的基本用法
`gather
原创
2023-09-15 05:39:34
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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
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这是一篇pytorch与cuda结合的~~ 用PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式：JIT、Setuptools、CMake。代码地址 https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example运行环境NVIDIA Driver: 418.116.00CUDA: 11.0Python: 3.7.3PyTorch: 1.7.0+cu11
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2024-02-05 14:56:02
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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
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
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本文为Pyspark代码Spark版本：Spark-3.2.11. RDD的定义Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合(一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分)。RDD的主要特征
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2023-08-11 18:02:10
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PyTorch中scatter和gather的用法scatter的用法scatter中文翻译为散射，首先看一个例子来直观感受一下这个API的功能，使用pytorch官网提供的例子。import torch
import torch.nn as nnx = torch.rand(2,5)
xtensor([[0.2656, 0.5364, 0.8568, 0.5845, 0.2289],
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2023-08-10 11:50:06
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import torchinput_tensor = torch.tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])gather_input = torch.tensor([[0,0],[1,0],[1,1]])outp
原创
2022-07-19 11:53:35
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# 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
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Spark常用算子分析与应用1、算子概述什么是算子
英文翻译为：Operator（简称op）狭义：指从一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射。广义：指从一个空间到另一个空间的映射通俗理解：指事物(数据或函数)从一个状态到另外一个状态的过程抽象。实质就是映射，就是关系，就是变换。算子的重要作用
算子越少，灵活性越低，则实现相同功能的编程复杂度越高，算子越多则反之。
老手
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2023-12-25 13:01:08
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