LuaJIT ffd cdataとtorch Tensorの間の最適な変換

Question

LuaJIT ffd cdata [1]とTorch Tensor [2]の間で変換を実行する最善の方法は何ですか。

lua-userメールリスト[3]のMikeの返答によると、実際にcdataをluaプレーンテーブルに変換したい場合は、ループを作成して各アイテムを新しい作成済みアイテムにコピーする必要があります。実際、Torch Tensorはより良いLuaJIT ffiアクセスのためのインタフェースを提供しています[4]。だから、私の現在の解決策はループを最初に行い、cdataをluaプレーン・テーブルに変換してから、テーブルからテンソルを作成するテンソル構築関数を呼び出します[5]。

実際、私の場合は、LuaJIT ffi cdataとTorch Tensorの間で同様の変換を頻繁に行う必要があります。ループコピーではなくアプローチがありますか？

• [1] http://luajit.org/ext_ffi_api.html（Creating cdata Objects節）
• [2] https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/tensor.md
• [3] http://lua-users.org/lists/lua-l/2011-03/msg00584.html
• [4] https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/tensor.md#luajit-ffi-access
• [5] https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/tensor.md#torchtensortable

Answer 1

もしあなたcdataは、連続したデータ配列を表します。ffi.copy。おもちゃの例です：

require 'torch' 
ffi = require 'ffi' 

-- create a random float array 
n = 3 
x = torch.rand(n):float() 
cdata = x:data() 
assert(type(cdata) == 'cdata') 

-- copy this cdata into a destination tensor 
y = torch.FloatTensor(n) 
ffi.copy(y:data(), cdata, n*ffi.sizeof('float')) 

assert(x:equal(y))