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  • TensorFlow中gather, gather_nd, scatter, scatter_nd用法浅析2021-01-10 03:32:21

    tf.gather和gather_nd从params中收集数值,tf.scatter_nd 和 tf.scatter_nd_update用updates更新某一张量。严格上说,tf.gather_nd和tf.scatter_nd_update互为逆操作。 1. 已知数值的位置,从张量中提取数值:tf.gather, tf.gather_nd tf.gather indices每个元素(标量)是params某个axis的

  • pytorch转onnx再转ncnn出错2020-12-20 20:33:12

    原因:pytorch转换的onnx有很多冗余需要简化 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! Unknown data type 0 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! Unknown data

  • pytorch(十一):where与gather2020-11-21 23:00:31

    一、举例      

  • PyTorch分布式训练详解教程 scatter, gather & isend, irecv & all_reduce & DDP2020-10-05 07:02:58

    PyTorch分布式训练详解教程 scatter, gather & isend, irecv & all_reduce & DDP 本文将从零入手,简单介绍如何使用PyTorch中的多种方法进行分布式训练。 具体而言,我们将使用四种方法,分别是: (1)scatter, gatter; (2)isend, irecv; (3)all_reduce; (4)DataDistributedParallel (DDP

  • tensorflow2.0——部分采样2020-07-27 17:03:03

        import numpy as np import tensorflow as tf # ************************* gather()根据索引提取数据 ***************************** a = tf.range(5) print('原张量a:',a) b = tf.gather(a,indices = [0,1,4]) print('根据索引提取出的数据b为:\n',b) a = t

  • 后渗透(三)信息收集2020-05-29 17:08:00

    0x00:信息收集相关 相关msf模块 获取目标机器的分区情况:post/windows/gather/forensics/enum_drives 判断是否为虚拟机:post/windows/gather/checkvm 开启哪些服务:post/windows/gather/enum_services 安装了哪些应用:post/windows/gather/enum_applications 查看共享:post/windows/gat

  • 《PG源码学习--4.查询规划》2020-02-27 22:03:12

    查询经过语法解析,语义分析,规则重写,到了查询计划环节。这里学习查询计划的代码。 一.入口 postgres\src\backend\optimizer\plan\planer.c PlannedStmt * planner(Query *parse, int cursorOptions, ParamListInfo boundParams) { PlannedStmt *result; if (planner_h

  • 历年Gather技术趋势及演进汇总(免费下载)2020-01-26 09:37:16

    技术犹如一条大江大河,Gather的技术趋势为我们提供了一个权威观点。Gather技术趋势及演进汇总(2015-2020)如下: 目录 Gather技术趋势2020 Gather技术趋势2019 Gather技术趋势2018 Gather技术趋势2017 Gather技术趋势2016 Gather技术趋势2015 Gather技术趋势2020 Gather技术趋势20

  • latex超级基础的文档手册——第四部分:公式排版,多行公式,分段函数2020-01-13 18:01:43

    1.latex 中的多个多行数学公式 为了使用多行数学公式,我们首先需要引入amsmath与amssymb宏,并使用gather或者gather*环境进行多行公式的使用,不同公式之间使用\\分割。其中gather会对公式进行自动标号,而gather*不可以,其实相信大家已经看出来了,环境名后加上*则意思该环境不会对公式

  • 同文件不同ajax访问相同文件2019-12-07 18:00:46

    其中一个没有获取到对应值就调用后台页面其他ajax访问。 case 'insert_message_phone': $message_id = $_REQUEST['message_number']; $message_gather = $_REQUEST['message_gather']; $sql = "insert into s_message_config (message_id,phone_ga

  • 莫比乌斯反演 刷题记录2019-09-26 19:57:55

    BZOJ1101: [POI2007]Zap 题意:对于给定的整数a,b和d,求有多少正整数对x,y,满足x<=a,y<=b,并且gcd(x,y)=d 直接求有多少正整数对x,y,gcd(x,y)=d比较难求,而且询问有50000个, \begin{gather*}\sum ^{b}_{y=1} \ \sum\limits ^{a}_{x=1} \ gcd( x,y) =1\\\end{gather*}

  • Oracle重建表索引及手工收集统计信息2019-08-11 20:03:44

    原文链接:http://www.cnblogs.com/jmax/p/3745280.html Oracle重建所有表的索引的sql: SELECT 'alter index ' || INDEX_NAME || ' rebuild online nologging;' FROM USER_INDEXES WHERE TABLESPACE_NAME = 'xxx' AND S

  • linux中的make2019-07-31 15:35:29

    原文链接:https://www.csdn.net/gather_24/MtjaUgwsNzE2MC1ibG9n.html 转载:https://www.csdn.net/gather_24/MtjaUgwsNzE2MC1ibG9n.html

  • Java NIO系列教程(四) Scatter/Gather2019-07-16 15:04:19

    Java NIO开始支持scatter/gather,scatter/gather用于描述从Channel(译者注:Channel在中文经常翻译为通道)中读取或者写入到Channel的操作。分散(scatter)从Channel中读取是指在读操作时将读取的数据写入多个buffer中。因此,Channel将从Channel中读取的数据“分散(scatter)”到多个Buffer中。

  • PyTorch中Tensor的高阶操作2019-05-02 21:53:11

    where gather 沿给定轴 dim,将输入索引张量 index 指定位置的值进行聚合 举个例子: >>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) >>> torch.gather(t, 1, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]])) tensor([[1., 1.], [4., 3.]])

  • meterpreter--收集系统信息2019-04-25 19:42:06

    一:收集目标机系统信息 sysinfo 二:检查目标机是否运行在虚拟机上 run post/windows/gather/checkvm ​ 三:目标机最近运行时间 idletime ​ 已运行8小时45分钟7秒   四:查看目标机渗透成功的用户名 getuid ​   五:关闭安全软件 run post/windows/manage/killav   六:开启目标机远程

  • Pytorch中的torch.gather函数的含义2019-04-18 18:47:39

    b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print b index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]]) index_2 = torch.LongTensor([[0,1,1],[0,0,0]]) print torch.gather(b, dim=1, index=index_1) print torch.gather(b, dim=0, index=index_2) 观察它的输出结果: 1 2 3 4 5

  • tensorflow2.0索引与切片2019-04-02 15:56:04

      最左边索引为0,然后1,2,3……从左往右 最右边索引为-1,然后-2,-3……从右往左 [开始:结束] : “开始”默认为0,“结束”默认为最后索引+1,所以全部不写返回所有元素 返回结果包含“开始”,但不包含“结束”。 Step:步长 步长为负数表示倒序 …:表示省略逻辑上全部的维度   Tf

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