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我需要在torch7中初始化一个具有索引相关函数的3D张量，即

func = function(i,j,k)  --i, j is the index of an element in the tensor
    return i*j*k        --do operations within func which're dependent of i, j
end

然后我像这样初始化一个 3D 张量 A：

for i=1,A:size(1) do
    for j=1,A:size(2) do
        for k=1,A:size(3) do
            A[{i,j,k}] = func(i,j,k)
        end
    end
end

但是这段代码运行速度很慢，我发现它占用了总运行时间的 92%。有没有更有效的方法来初始化 torch7 中的 3D 张量？

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1 回答 1

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请参阅文档Tensor:apply

这些函数将函数应用于调用方法的张量的每个元素（self）。这些方法比在 Lua 中使用 for 循环要快得多。

文档中的示例基于其索引 i （在内存中）初始化 2D 数组。下面是 3 维的扩展示例，下面是 ND 张量的扩展示例。在我的机器上使用 apply 方法要快得多：

require 'torch'

A = torch.Tensor(100, 100, 1000)
B = torch.Tensor(100, 100, 1000)

function func(i,j,k) 
    return i*j*k    
end

t = os.clock()
for i=1,A:size(1) do
    for j=1,A:size(2) do
        for k=1,A:size(3) do
            A[{i, j, k}] = i * j * k
        end
    end
end
print("Original time:", os.difftime(os.clock(), t))

t = os.clock()
function forindices(A, func)
  local i = 1
  local j = 1
  local k = 0
  local d3 = A:size(3)
  local d2 = A:size(2) 
  return function()
    k = k + 1
    if k > d3 then
      k = 1
      j = j + 1
      if j > d2 then
        j = 1
        i = i + 1
      end
    end
    return func(i, j, k)
  end
end

B:apply(forindices(A, func))
print("Apply method:", os.difftime(os.clock(), t))

编辑

这适用于任何张量对象：

function tabulate(A, f)
  local idx = {}
  local ndims = A:dim()
  local dim = A:size()
  idx[ndims] = 0
  for i=1, (ndims - 1) do
    idx[i] = 1
  end
  return A:apply(function()
    for i=ndims, 0, -1 do
      idx[i] = idx[i] + 1
      if idx[i] <= dim[i] then
        break
      end
      idx[i] = 1
    end
    return f(unpack(idx))
  end)
end

-- usage for 3D case.
tabulate(A, function(i, j, k) return i * j * k end)
于 2015-05-31T17:51:03.243 回答