前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

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

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 -

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

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

1.在terminal中th进入troch,th+文件名.lua运行文件.进入torch之后,dofile+"文件名.lua"运行文件

命令行输入th进入torch框架 命令行输入th + lua文件表示用torch执行lua文件

Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架.易于使用且高效,主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT,和底层的C / CUDA实现:Torch | Github 核心特征的总结:1. 一个强大的n维数组2. 很多实现索引,切片,移调transposing的例程3.惊人的通过LuaJIT的C接口4.线性代数例程5.神经网络,并基于能量的模型6.数值优化例程7.快速高效的GPU支持8.可嵌入,可移植到iOS,Android和FPGA的后台 Torch目标是让你通过极其简单过程.最大的

Torch vs Theano Recently we took a look at Torch 7 and found its data ingestion facilities less than impressive. Torch’s biggest competitor seems to be Theano, a popular deep-learning framework for Python. It seems that these two have been having “wh

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6230227.html 提前说明:此文不能真正解决该问题,具体原因我也不知道... 以前使用某台电脑A上torch来require "caffe"后,使用net:forward时,能正常运行,这两天换了另一台电脑B,运行程序,就出现下面的错误: Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (8 vs. 0)  CUDNN_STATUS_EXECU

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221633.html torch中的apply函数通过可以不断遍历model的各个模块.实际上其使用的是深度优先算法. 其具体代码如下所示(代码见torch/install/share/lua/5.1/nn/Module.lua): -- Run a callback (called with the module as an argument) in preorder over this -- m

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

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6030232.html 参考网址: https://github.com/torch/cutorch/issues/210 https://github.com/torch/cutorch/issues/425 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads http://tieba.baidu.com/p/4210823766 https://github.c

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索. caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的,但是默认没有bias.torch中的BatchNorm层使用函数SpatialBatchNormalization实现,该函数中有weight和bias. 如下代码: local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialBatch

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style TensorFlow neural-style, TensorFlow版本的实现比Torch版本的实现要慢很多,因此本文介绍如何运行torch版本的neural style.为了避免搭建环境时候解决各种烦人的依赖问题,这里依然使用Docker环境,Dockerfi