torch

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    대략적으로 말하면, 나는 ______ __ | /_ __/__ ________// | is Scientific computing for Lua. ///_ \/ __/ __/ _ \ | /_/ \___/_/ \__/_//_/ | | 알고하지만 우리는 그것을위한 새로운 언어를 만들어야했습니다 왜 누군가가 설명 할 수 있을까?

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    토치에서 훈련 할 때 내 자신의 이미지 데이터를 준비하고 싶습니다. 좋은 소스를 찾으려고했지만 찾을 수 없습니다. 그들은 이미 .lua 또는 .t7 형식으로 준비된 데이터에 대한 참조를 제공했습니다. 토치 용 원시 이미지 데이터 준비 절차를 설명해 주시겠습니까? (교육, 검증 및 테스트 세트) 감사

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    주어진 예제 here은 encoder 및 decoder에 대해 두 개의 최적화 알고리즘을 개별적으로 사용합니다. 왜? 그리고 언제 그렇게 할 수 있을까요?

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    tokbox가 비디오를 스트리밍 할 때 안드로이드 기기에서 토치를 켜고 싶습니다. 랜턴으로 사용합니다. 토치를 켜고 끄는 것은 매우 쉽지만 카메라가 이미 작동 중일 때 시도하면 오류가 발생합니다. 카메라 토치는 "0"이이 결과를 예상 추측으로 인해 기존 카메라 사용자 에 사용할 수없는,하지만 난 비디오를 스트리밍하는 동안 토치를 사용하여 일부 응용 프로그램

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    내가 에 CentOS 리눅스 1611년 3월 7일 (코어) 운영체제가 설치된 컴퓨터에 파이썬 3.5.1 함께 일하고 있어요. 나는 PyTorch을 사용하려고하는데 나는 this tutorial으로 시작하려고합니다. 불행하게도, 예를의 # 4 라인은 문제를 만듭니다 >>> torch.Tensor(5, 3) Traceback (most recent call

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    PyTorch로 파이썬 코드를 작성할 때 발생했습니다. CrossEntropyLoss를 사용하여 간단한 언어 모델을 구성하려고하지만이 오류가 발생했습니다. 실제로, 나는이 코드를 this에 따라 썼다. 여기 내 코드가있다. 여기 import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable i

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    루아와 토치에 작성된 RNN에 대한 JcJohnson/Karpathy 코드의 일부를 이해하려고합니다. 호기심이 있다면 github에서 전체 프로젝트를 찾을 수 있습니다. https://github.com/jcjohnson/torch-rnn 내가 도움이 필요한 부분은 LanguageModel.lua 파일에서 인 이하 : if #start_text > 0 th

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    2D Tensor, index_in_batch * diag_ele을 고려하십시오. 3D 텐서 index_in_batch * Matrix을 얻으려면 어떻게해야합니까? (누가 대각선 행렬입니까, drag_ele로 구성합니까?) torch.diag()은 입력이 1D 인 경우에만 대각 매트릭스를 구성하고, 입력이 2D 일 때 대각 요소를 반환합니다.

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    내 신경망에서 희소성 조건을 생성하기 위해 정규 규칙으로 L1 표준을 추가해야합니다. 나는 분류에 내 네트워크를 훈련시키고 싶습니다. 희박 조건을 만들기 위해 정규직으로 L1 규범을 추가해야합니다. 나는 분류에 대한 네트워크를 훈련 할 필요가있다. 그리고 나는 파이 토치 (pytorch)로 시작하고 있는데, 나는 이것을 할 수있는 방법이 없다. here처럼

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    PyTorch에서 우리는 여러 가지 방법으로 아키텍처를 정의 할 수 있습니다. 여기서는 Sequential 모듈을 사용하여 간단한 LSTM 네트워크를 만들고 싶습니다. 루아의 횃불에서 나는 보통으로 갈 것 : model = nn.Sequential() model:add(nn.SplitTable(1,2)) model:add(nn.Sequencer(nn.L