torch.gather

最新推荐文章于 2025-07-21 00:29:17 发布
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tarch.gather(input,dim,index)执行查表操作，input是一个表格，在dim维度中查询index内容

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torch.gather用法详解
chen_znn的博客
04-19 1719
本文记录了torch.gather的用法详解
torch.gather的使用
@bangbang的博客
08-06 669
input: 需要从中选取元素的原始张量。dim: 沿着此维度选取元素。例如，如果 dim=0，则沿着第一个维度（通常是行）选取；如果 dim=1，则沿着第二个维度（通常是列）选取。index: 一个长整型张量，包含要选取的索引。index 的形状应该与 input 的形状相同，或者可以广播到 input 的形状。
【Pytorch】一文向您详细介绍 torch.gather
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-25 3105
🔥【PyTorch深度解析】一文掌握torch.gather的奥秘，轻松实现张量索引与收集！🔥 你是否曾为PyTorch中复杂的张量操作而苦恼？别担心，本文将带你深入了解torch.gather函数的强大功能！通过简明易懂的语言和生动的实例，我们将揭示其工作原理，展示在序列选择和图像处理等场景中的实际应用。此外，还将探讨其变种和替代方案，让你在深度学习道路上更加游刃有余。快来加入我们，一起探索torch.gather的无限可能吧！#PyTorch #torch.gather #张量操作 #深度学习
torch.gather(...)
撒旦先生的博客
12-18 1348
有点绕，很多博客画各种图讲各种故事来解释如何从 input 张量中 gather 位置 index 处的值，乱七八糟，我是都没看明白。所以去官网看了文档。
torch.argsort&torch.gather
scar2016的博客
03-17 706
torch.argsort 的作用是可以将矩阵中的元素进行从小到大排序，得到对应的序号。假设我们有一个向量a表示如下。如果我想通过序号向量b来直接从小到大排序的向量c,那么就需要torch.gather函数。那么从小到大可以得到排序向量为b。
【Pytorch】torch.gather
OldButSimple的博客
05-29 1093
定义：从原tensor中获取指定dim和指定index的数据，生成新的tensor。
pytorch torch.gather函数介绍
qq_27390023的博客
09-04 1015
是 PyTorch 中的一个用于从给定维度上按索引取值的函数。它根据一个索引张量index，从源张量input中收集值，并返回一个新的张量。常用于需要从张量的特定位置抽取元素的操作。
Pytorch之torch.gather()语法、参数和实际应用案例
王国平的博客
07-21 1473
`torch.gather` 是 PyTorch 中用于根据索引从输入张量中收集值的函数。它允许你从指定维度上按照给定的索引提取元素，生成新的张量。这在需要动态索引或重排数据时非常有用。
PyTorch学习之：torch.gather是什么？
m0_37982378的博客
05-21 1199
一文了解 PyTorch学习之：torch.gather是什么？
浅谈Pytorch中的torch.gather函数的含义
09-18
在PyTorch中，`torch.gather`是一个非常实用的函数，它允许用户根据提供的索引从源张量中收集值，并将这些值沿指定维度组织到一个新的张量中。这个函数在处理某些特定的数据操作时，如多分类问题中的预测结果提取，...
Pytorch中torch.gather函数
12-21
在PyTorch中，`torch.gather`是一个非常实用的函数，它允许用户根据指定的索引值从张量中提取特定位置的数据，并将这些数据组合成一个新的张量。这个功能在处理序列数据、实现神经网络中的注意力机制或在可视化网络...
精选资源
Python——torch.gather 的用法
01-20
Python——torch.gather 的用法1 含义2 举例 1 含义 torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 定义：沿给定轴dim，将输入input中索引张量index指定位置的值进行聚合。 （1） input代表要处理的张量。 ...
LabVIEW锁相放大器及其应用
01-03
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
JAVA网上购书平台-下载即用.zip
最新发布
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
01-03
内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员； 使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
01-03
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SAP Adobe Form开发例子
01-03
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