torch

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    何时在PyTorch中使用单独的优化器？

    给出的示例here分别使用两个优化器encoder和decoder。为什么？什么时候这样做？
    torch pytorch 2017-09-23

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    Lua代码解释（与RNN相关）

    我想了解JcJohnson/Karpathy的代码用于在Lua和Torch中编写的RNN的一部分。如果你好奇，你可以在github上找到完整的项目。 https://github.com/jcjohnson/torch-rnn 我需要帮助的部分低于其从LanguageModel.lua文件： if #start_text > 0 then if verbose > 0 then
    lua torch 2017-11-18

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    作为Pytorch中的正则化函数的L1规范

    我需要添加一个L1规范作为正则化函数，以便在我的神经网络中创建一个稀疏条件。我想训练我的网络分类，我需要添加一个L1规范作为正规化者来创建稀疏条件。我需要训练网络进行分类，我先从pytorch开始，但我没有任何意识如何做到这一点。我尝试着自己构建一个L1规范，比如here，但没有工作。 有人可以帮助我吗？我需要把ConvTranspose2d在此之后正则，我想做些事情像这样Keras： model
    keras torch pytorch regularized 2017-10-17

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    torch/rnn不会使用CUDA

    我正在尝试使用torch/rnn工具包在我的nVidia图形卡上运行RNN。我有一个带有nVidia驱动程序，CUDA工具包，Torch和cuDNN的Ubuntu 16.04虚拟机。我可以运行mnistCUDNN示例，nvidia-smi使用图形卡显示它。在火炬中，我可以要求（'cunn'）;并且它快乐地加载。 但是当我dofile（'./ rnn/examples/recurrent-visua
    torch rnn 2017-10-21

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    关于将caffe模型转换为手电筒的一些问题

    我使用torch-caffe-binding将caffe模型转换为手电筒。我想在最后删除损失层并添加其他的割炬图层，我可以删除.prototxt文件中的图层并“训练”模型以获取.caffemodel文件并导入火炬中？ 而模型使用lmdb类型的数据，当我使用net:forward(input)来训练模型时，模型只是使用数据层中定义的数据而不是使用input数据。那么如何训练使用lmdb数据的模型呢？
    deep-learning caffe torch 2017-09-18

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    流式视频时的手电筒/手电筒

    当tokbox正在流式传输视频时，我想在Android设备上切换手电筒，将其用作灯笼。 开关的开关很简单，但如果您尝试在相机已经开始工作时发出错误。 火炬相机“0”不可用，由于现有的相机用户 我想这是预期的结果，但是我用的火炬，而流媒体视频看到了一些应用程序。 任何线索？ 谢谢
    android torch tokbox 2017-09-23

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    我是否需要在自定义丢失函数中定义落后（）？

    我已经定义了我自己的损失函数。它确实有效。前馈可能没有问题。但我不确定它是否正确，因为我没有定义落后（）。 class _Loss(nn.Module): def __init__(self, size_average=True): super(_Loss, self).__init__() self.size_average = size_average cl
    python-2.7 torch pytorch 2017-09-25

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    PyTorch广播失败。 “规则”后面

    我有一个让我困惑，我希望把它清除掉一些PyTorch例子。 首先，按照PyTorch页，我希望这些例子工作，因为做自己numpy的等价物即these。第一个例子非常直观。这些广播是兼容的： Image (3d array): 256 x 256 x 3 Scale (1d array): 3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 就拿这些： torch.T
    python numpy torch pytorch 2017-10-07

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    移植PyTorch代码到GPU

    在从https://github.com/spro/practical-pytorch/blob/master/seq2seq-translation/seq2seq-translation.ipynb 教程有一个USE_CUDA标志被用于控制CPU之间的变量和张量类型（假时）到GPU（当真）类型。 从en-fr.tsv使用数据和转换的判决变量： import unicodedata impor
    python torch pytorch tensor 2017-10-12

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    收集函数中参数尺寸的影响

    我试图在pytorch中使用gather函数，但无法理解dim参数的作用。 代码： t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) print(torch.gather(t, 0, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))) 输出： 1 2 3 2 [torch.FloatTensor of size 2x2] 尺寸设置为1： print(to
    torch 2017-10-18
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