# 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
52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
转载
2023-07-28 19:07:33
186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
转载
2023-09-20 14:16:10
56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
302阅读
# 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
339阅读
# 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
本期笔记目录： 2.1 为何选择PyTorch?PyTorch主要由4个包组成：torch:可以将张量转换为torch.cuda.TensorFloattorch.autograd:自动梯度torch.nn：具有共享层和损失函数的神经网络库torch.optim：具有通用的优化算法包(SGD、Adam)2.2 安装AnacondaAnaconda官网地址https://www.anac
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
转载
2023-12-07 10:41:37
91阅读
1评论
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
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
95阅读
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],
转载
2023-08-10 11:50:06
80阅读
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
转载
2023-10-28 15:01:08
31阅读
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
## 从PaddlePaddle到PyTorch：实现paddle.gather转成pytorch
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到从一个深度学习框架向另一个框架进行迁移的情况。在这篇文章中，我将向你展示如何将 PaddlePaddle 中的 `paddle.gather` 函数转换为 PyTorch 中的等效操作。我们将逐步介绍这个过程，并给出相应的代码示例。
###
原创
2023-07-15 14:42:30
239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)#
百度了一圈gather的用法，看的一知半解，结合了几篇博客的讲解，终于理解了这个的用法，记录下来，用于以后忘记的时候自己可以快速复习，同时不懂得小伙伴也可以参考下我这得理解，或许能帮助到你！！！首先了解下函数中的参数：torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor Parameters:input (Tensor) – The source t
转载
2023-09-30 01:51:25
100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
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
转载
2023-09-15 15:35:57
64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
1319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,
