torch

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如何安装cudnn.torch？

Their page包含Installation部分，但它是不明白的人，谁不知道火炬和卢阿（像我一样）：部分列举先决条件安装，但没有关于cudnn.torch本身的话。 存储库包含一堆lua文件。他们如何处理“安装”？

lua torch 2017-07-17

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如何在并行数据流中共享权重？

在火炬模型的并行数据流中是否有共享权重的方法？ 例如，我有以下模型。 mlp = nn.Sequential(); c = nn.Parallel(1,2) -- Parallel container will associate a module to each slice of dimension 1 -- (row space), and concatenate th

lua neural-network torch 2017-07-26

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从torch删除项目。传感器

我在lua中有以下代码writtein。 我想从scores及其相应的分数得到N个最高分数的索引。 它看起来像我将不得不迭代从scores删除当前的最大值，并再次检索最大值，但找不到一个合适的方式来做到这一点。 nqs=dataset['question']:size(1); scores=torch.Tensor(nqs,noutput); qids=torch.LongTensor(nqs

lua torch 2017-07-29

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为什么我无法使用转置功能：？

我想在torch/lua中转置张量。 其实我并没有完全明白“：”但它真的让我很沮丧 我是一个初学者lua和火炬手。 只有这样工作的： X：T（） 我想这样做 X = torch.t（x）的 当我做它，我看到错误 尝试调用字段't'（一个零值） 我试图在互联网上搜索解决方案，但我没有找到任何。

torch 2017-07-29

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torch/lua：从张量检索n-best子集

我现在有以下代码，它将pred中每个问题的索引以最高分存储起来，并将其转换为字符串。 我想为每个问题的n-best索引做同样的事情，而不仅仅是具有最高分数的单个索引，并将它们转换为字符串。我也想显示每个索引（或每个转换后的字符串）的分数。 所以scores将不得不排序，pred将不得不是多行/列而不是1 x nqs。并且pred中每个条目的相应值score必须是可检索的。 我对lua/torch语

lua torch 2017-07-30

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构建网络使用炬

快捷我现在有2个输入X的网络和Y. X串接y，然后通过网络来获得RESULT1。同时X会将结果1作为捷径。 只有一个输入很容易。 branch = nn.Sequential() branch:add(....) --some layers net = nn.Sequential() net:add(nn.ConcatTable():add(nn.Identity()):add(branch

deep-learning torch 2017-08-02

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Keras功能像在火炬中查看

我正在将Torch和lua中的一些代码转换为Keras和python。凯拉斯的功能是否像火炬中的View一样运作？ 编辑：我想使用该函数将卷积层的输出转换为适当的形状，作为完全连接层的输入。

python lua keras conv-neural-network torch 2017-08-04

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网络中的参数共享与nn.SpatialBatchNormalization

我有一个网络与三个并行分支，我想分享他们的所有参数，使他们在训练结束时是相同的。 以some_model为标准nn.Sequential模块由cudnn.SpatialConvolution,nn.PReLU,nn.SpatialBatchNormalization组成。此外，有一个nn.SpatialDropout，但它的概率设置为0，所以它没有效果。 ptb=nn.ParallelTable(

machine-learning torch 2017-08-05

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哪个深度学习库支持在手机上使用的深度学习模型的压缩？

我想建立一个先进的深度学习模型（例如：使用注意力的模型），并在Android手机上使用它（当然不需要培训），我只会用它进行推理。 我想要一个库，可以做到这一点，并可以压缩模型的大小，以在手机或Android上使用。 您是否知道任何类似于我的目标的项目或应用程序？

tensorflow neural-network deep-learning torch pytorch 2017-08-10

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nn.DataParallelTable失败定制层

的多GPU模型初始化代码： local dpt = nn.DataParallelTable(1, true, true) :add(model, gpus) :threads(function() local cudnn = require 'cudnn' cudnn.fastest, cudnn.benchmark = fastest, be

lua torch 2017-07-15

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