因此，我有一些线程，我希望每隔一段时间传递一次称为复位的upvalue，以便重置每个线程的表值。然后我想关闭重置，直到表完成迭代通过其批次。然而，我没有成功关闭重置（reset = false）似乎并没有阻止它不断重置。 for i = 1, n do
local reset = true
while true do
threads:addjob(
鉴于网络 local net = nn.Sequential()
net:add(SpatialConvolution(3, 64, 4, 4, 2, 2, 1, 1))
以下开始与输入张量input local input = torch.Tensor(batchSize, 3, 64, 64)
// during training
local output = net:forwar
我有一个Lusty（OpenResty的框架）API，它包装了一个Torch分类器。到目前为止，我已经能够得到一个单一的请求工作，但是到API每个后续请求触发以下错误，没有详细的堆栈跟踪： attempt to index a nil value
出现的错误，当我打电话给抛出： net:add(SpatialConvolution(3, 96, 7, 7, 2, 2))
成功完成第一个请求
我正在尝试整合torch与scala。 我有以下bash脚本（foo.sh）： #!/bin/bash
echo hello world
th *rest of command*
，我尝试在斯卡拉执行它得到一些输出：但是它给了我一个错误 "./foo.sh" !!
： line 42: th: command not found 是否有任何解决方法可以使此工作？
我在火炬上实现了一个自定义的softmax图层，它在CPU模式下工作得很好，但是当我将其更改为GPU模式时，它无法工作，模型的损失保持不变在我做了一些前向和后向迭代之后，在CPU模式下，它在每个纪元后都会减少。 我定制SOFTMAX层 local MySoftMax, Parent = torch.class('nn.MySoftMax', 'nn.Module')
function MySof