问题标签 [torch]

我正在尝试在torch7 中实现一个神经网络示例。我的数据以这种形式存储在文本文件中 [19 cols x 10000 rows] ：

在最后一列 [100 个标签] 中有标签。

使用此代码：

我收到此错误消息：

你能帮我么 ？

谢谢你。

我正在尝试在 Torch 中创建一个自动编码器神经网络，但是当我尝试运行训练阶段时出现错误。

这是我在 data.csv 中的输入数据：

这是我的代码

这是我的错误：

你知道我为什么会出现这个错误吗？

我开始学习 Torch7 以进入机器学习/深度学习领域，我发现它很有趣（而且非常复杂哈哈）。然而，我主要关心的是，我能否将这种学习转化为应用程序——主要是我能否将我的 Torch7 Lua 脚本转化为应用程序可用于执行机器学习计算的服务器？如果可能的话，怎么做？

谢谢

我仍然熟悉 Torch，到目前为止一切都很好。然而，我遇到了一个我不知道如何解决的死胡同：我怎样才能让 Torch7（或更具体地说是 dp 库）来评估单个输入并返回预测的输出？

这是我的设置（基本上是 dp 演示）：

我正在尝试实现具有多层的神经网络。我试图了解我所做的是否正确，如果不正确，我该如何调试。我这样做的方式是，我以以下方式定义我的神经网络（我使用一些先前学习的嵌入来初始化可查找层）：

现在，为了训练网络，我遍历每个训练示例，并且对于每个示例，我调用 gradUpdate() ，其中包含以下代码（这直接来自示例）：

findGrad 函数只是 WARP Loss 的一个实现，它返回梯度 wrt 输出。我想知道这是否就是我所需要的？我假设这将反向传播并更新所有层的参数。为了检查这一点，我训练了这个网络并保存了模型。然后我加载了模型并做了：

现在，我检查了 vector[1] 和 lookuptable.weight[1] ，它们是相同的。我不明白为什么查找表层中的权重没有更新？我在这里想念什么？

期待您的回复！

如何在 Torch 中调整张量的大小？https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/tensor.md#resizing中记录的方法似乎不起作用。

为什么这种方法不起作用？

我正在编写一个小的 Torch7/Lua 脚本来创建和训练一个神经网络，但我遇到了错误。有任何想法吗？

这是我的代码：

这是错误：

这是我的数据示例：

基本上，我的目标是创建一个深度神经网络，将句子中使用的单词的频率联系起来，并将其与用户将其评为“正面”、“负面”或“中性”（我的输出是二进制的）联系起来。也请让我知道我的想法是否正确。

谢谢！

非常简单的操作。我有一个文件，其中包含一个由 N 行和 6 列组成的表，我想将它加载到我的 Torch / Lua 脚本中的表中。

数据文件看起来是这样的：

我想将它加载到一个表中，例如table[1][2]包含16867980等等。

我怎么能做到？谢谢

使用Torch Caffe 绑定。我想对Flickr Style 示例进行预测。我有经过训练的模型和下面的代码。我如何必须更改代码才能使其工作？

现在要输出的是具有 20 倍 NaN 值的 FloatTensor [torch.FloatTensor，尺寸为 20x1x1]。

Google's Deep Q Network for Atari Games is here.

https://github.com/rahular/deepmind-dqn

When I run it with GPU setting

I had this error

The code that caused this issue is in this file https://github.com/rahular/deepmind-dqn/blob/master/dqn/convnet.lua

and it is in this function

The net:add(convLayer( is 22th line.

I used gpu setting so it seems

caused convLayer to be nil.

Does anyone know why nn.SpatialConvolutionCUDA returns a nil ?