torch

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    ここでは、文字ベースの言語生成を実行するためにRNNモデルだ:私は私の4つのGPU間での入力のバッチを分割するために、DataParallelを使用してモデルをインスタンス化 class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, n_layers): super(RNN,

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    Pytorchには、実行前に計算グラフをコンパイルする必要のあるTensorflowとは対照的に、ダイナミックニューラルネットワーク(定義済み実行)があります。 Torch7とPyTorchの両方がTH、THC、THNN、THCUNN(Cライブラリ)に依存していることがわかります。 Torch7にはダイナミック・ニューラル・ネットワーク(定義による実行)機能がありますか?

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    私たちの上司は、「芸術スタイルのニューラルアルゴリズム」という驚くべき発見をし、彼はサーバにスタイル転送サービスを提供することを決めました。 TensorFlow、Torch、caffeなど、このアイデアの実装ではいくつかの深い学習アーキテクチャがあります。これらのアーキテクチャの実装が最も速く実行される最高のパフォーマンスを達成することを目指す場合は、 GeForce GTX 1090などのCU

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    ipdb> outputs.size() torch.Size([10, 100]) ipdb> print sum(outputs,0).size(),sum(outputs,1).size(),sum(outputs,2).size() (100L,) (100L,) (100L,) どのようにして列を合計しますか?

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    optimパッケージを使用してCNNをトレーニングしようとしています。私はvideo tutorial(約24:01を参照)から入手したthis codeを参照として使用しています。この特定の例では、通常のニューラルネットワークを使用しています。私もthis referenceを使った。 CNNのコードはhereです。問題は、入力Xは、単一のイメージではない場合、私はエラーを取得することです: I

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    現在、私のUbuntu 16.04マシンにトーチをインストールしようとしています。私はCuda 8.0をインストールしており、nvidia-smiは私が使用しているバージョン375.66を提供しています。 ~/torchフォルダ内から ./install.sh を実行しようとすると はしかし、私は次のようなエラー・メッセージが表示されます。 -- Installing: /home/yenic

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    マルチGPUモデルの初期化コードで失敗した FATAL THREAD PANIC: (read) /home/daniel/torch/install/share/lua/5.2/torch/File.lua:343: unknown Torch class <nn.Reorg> FATAL THREAD PANIC: (read) /home/daniel/torch/install/shar

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    私が作成したCNNモデルに自分のデータセットをフィードしようとしています。トレーニングを作成して.t7ファイルをテストするコードは、hereにアップロードされています。 このコードをテストするには、train_set.t7の5000画像とtest_set.t7の500画像を作成します。すべてがうまくいって、イメージをCNNモデルに読み込むことができました。次に、より大きなデータセットから別のセット

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    TorchでClassNLLCriterionを変更したカスタム損失関数を作成したいとします。具体的には、ClassNLLCriterion損失は次のとおりです。 loss(x, class) = -x[class] 私はこれがあることを変更したい:Kはネットワーク入力の機能、NOTネットワークの重みやネットワークの出力である loss(x, class) = -x[class]*K 。し

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    2つのPyTorchリポジトリがあります。 https://github.com/hughperkins/pytorch https://github.com/pytorch/pytorch 最初は明らかにトーチとLUAを必要とラッパーですが、2番目は、トーチプロジェクトへの参照を作成していないが、その名前を除いて。 ルアトーチ(http://torch.ch/)とはどのような関係がありますか?