转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221622.html 参考网址: http://ju.outofmemory.cn/entry/284587 https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/criterion.md 假设已经有了model=setupmodel(自己建立的模型),同时也有自己的训练数据input,实际输出outReal,以及损失函数criterion(参见第二个网址),则使用

Sample Classification Code of CIFAR-10 in Torch from: http://torch.ch/blog/2015/07/30/cifar.html require 'xlua' require 'optim' require 'nn' require 'image' local c = require 'trepl.colorize' opt = lapp[[ -s,--save (default "logs") subdirectory

WassersteinGAN源码 作者的代码包括两部分:models包下包含dcgan.py和mlp.py, 这两个py文件是两种不同的网络结构,在dcgan.py中判别器和生成器都含有卷积网络,而mlp.py中判别器和生成器都只是全连接.  此外main.py为主函数,通过引入import models中的生成器和判别器来完成训练与迭代. 参数说明(main.py中): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data

2019年7月17日11:37:05 论文 Depth from Videos in the Wild: Unsupervised Monocular Depth Learning from Unknown Cameras 主要有几个亮点: 1,处理移动物体时 instance segmentation and tracking are not required,不需要实例分割, 虽然文章里说还是需要一个网络预测可能移动的区域,但比起需要实例分割,难度还是下降了点. 2,occlusion-aw

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7839263.html 目前使用的torch模型转pytorch模型的程序为: https://github.com/clcarwin/convert_torch_to_pytorch 该程序中,常见的模型都可以转换,但是对于torch中为BatchNormalization的则会提示出错: Not Implement BatchNormalization torch中的SpatialBatchNor

torch 深度学习(5) mnist torch siamese deep-learning 这篇文章主要是想使用torch学习并理解如何构建siamese network. siamese network的结构如下: 1486455020988.jpg 使用的数据集:mnist 手写数据集 实验目的:通过孪生网络使得同一类的尽可能的靠近,不同类的尽可能不同. 命令行: sudo luarocks install mnist 主要涉及的torch/nn中Container包括Sequentia

torch 深度学习(4) test doall files 经过数据的预处理.模型创建.损失函数定义以及模型的训练,现在可以使用训练好的模型对测试集进行测试了.测试模块比训练模块简单的多,只需调用模型就可以了 测试模块 加载模块 require 'torch' require 'xlua' -- 主要使用进度条用到 require 'optim' -- confusionMatrix和Logger会用到 这里多说一句,为什么每个模块都没有调用之前的模块呢?这是因为我们我们最终是将之前的预处理.

torch 深度学习(3) 损失函数,模型训练 前面我们已经完成对数据的预处理和模型的构建,那么接下来为了训练模型应该定义模型的损失函数,然后使用BP算法对模型参数进行调整 损失函数 Criterion 加载包 require 'torch' require 'nn' -- 各种损失函数也是 'nn'这个模块里面的 设定命令行参数 if not opt then print "==> processing options:" cmd = torch.CmdLine() cmd:t

主角torch.nn.LSTM() 初始化时要传入的参数 | Args: | input_size: The number of expected features in the input `x` | hidden_size: The number of features in the hidden state `h` | num_layers: Number of recurrent layers. E.g., setting ``num_layers=2`` | would mean st

I've recently got a problem. require 'cutorch' doesn't work. But it was ok yesterday, although I have tried to reinstall this package. It doesn't work either. If you have the same problem, here is the solution. 1.change to you torch home directory. s

Torch是什么 Torch是一个由Lua语言开发的深度学习框架,目前支持Mac OS X 和Ubuntu 12及以上,官网 ,github地址. 具有如下特点: 交互式开发工具 可视化式的工具 第三方库管理工具 丰富的开源软件 如waifu2,neural-style,neuraltalk2,char-rnn. 优缺点: 优点: 适合深度学习的初学者入门 缺点: 使用的Lua语言比较小众: 和Caffe一样,都是基于layer(层),不像Tensorflow,是基于符号计算的: 建议: 可以先

不说过程了,直接说结果!一对相连接的channel-HdfsSink,无意间配置如下:...agent.channels.common-channel.transactionCapacity=10...agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.batchSize=20 简单测试之后发现flume报如下异常,倒也正常…… [2015-12-17 11:42:09:694 ERROR][org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HD

Torch 网络层 参数的初始化问题 参考链接: https://github.com/Kaixhin/nninit 从 Torch 中自带的包,可以看到:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet#utility-libraries 在 Machine Learning 这一栏当中,有一软件包 nninit 可以实现该功能: nninit - Weight initialisation schemes for nn modules

Torch 7 load saved model failed, 加载保存的模型失败: 可以尝试下面的解决方案:  

Torch 日志文件的保存 logroll 怎样将 Torch 在终端显示的信息,保存到 log 文件中 ?   现在介绍一种方法:利用 logroll 的方式.  参考 https://github.com/rosejn/logroll  1. 首先安装 logroll 工具包:  luarocks install logroll  2. 在代码头部:require "logroll" 加载该工具包: 调用的代码如下: require 'paths' require 'os' req

torch 入门1.安装环境我的环境mac book pro 集成显卡 Intel Iris不能用 cunn 模块,因为显卡不支持 CUDA2.安装步骤: 官方文档 (1).git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive(2).cd ~/torch; bash install-deps;(3)../install.sh(4).source /etc/profile 3.使用终端输入 th 进入 torch she

在最小化日志操作解析,应用的文章中有朋友反映生成测试数据较慢.在此跟大家分享一个简单的应用,在生成数据过程中采用批量提交的方式以加快数据导入. 此应用不光生成测试数据上,在BCP导入数据中,复制初始化快照过程中等都可以根据系统环境调整 batchSize 的大小来提高导入/初始化速度. 应用思想:这里简单介绍下组提交概念,由于关系型数据库依靠日志来保证数据完整性,即先写日志,每当一个事务完成时就需要commit日志刷入磁盘,在高并发短小事务的前提下由于日志频繁落盘导致整体写吞吐下降.用Group

深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练:(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次: 举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteratio

torch是一个基于LuaJIT的科学计算框架,知乎上有个人回答说torch比较适合科研用途, torch与matlab的很多函数很相似