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PyTorch的torch.transpose函數僅轉換2D輸入。文檔是here。另一方面，Tensorflow的tf.transpose函數允許您轉置張量N任意尺寸。有人可以請解釋爲什麼PyTorch不能/不能有N維轉置功能？這是由於PyTorch中計算圖構造的動態特性與Tensorflow的Define-then-Run範式相對應嗎？

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當使用itorch時無法加載Lib graphviz

我正在學習火炬，並遵循火炬團隊提供的教程。當我打的「NNGraph教程」作爲提供以下線等......意想不到的事情發生： -- it is common style to mark inputs with identity nodes for clarity. input = nn.Identity()() -- each hidden layer is achieved by connec

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安裝割槍不能正常工作

我已經按照的說明安裝了割槍，它附帶了Lua 5.1，但之前在我的系統上安裝了Lua 5.3。現在，當我嘗試運行使用火炬計劃，我得到了以下錯誤消息： /Users/Marcel/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:389: module 'Settings.arguments' not found:No LuaRocks module found f

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缺少依賴盧阿 - cjson安裝fblualib> = 2.1.0？

當安裝fblualib，遇到下列錯誤： Missing dependencies for fbluaunit: lua-cjson >= 2.1.0 ^CWarning: Failed searching manifest: Failed loading manifest: Failed fetching manifest for http://luarocks.org/repositor

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爲什麼在火炬初始網中使用ReLU的clone（）？

我在閱讀https://github.com/Element-Research/dpnn/blob/master/Inception.lua 你可以在此源代碼中看到噸的clone()。像 mlp:add(self.transfer:clone()) self.transfer無非是nn.ReLU()以上。然後，爲什麼這個代碼調用激活功能使用clone()？這隻涉及內存問題嗎？我以爲clo

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在Luajit/torch中包含超過10列的打印張量

我想在控制檯中打印尺寸爲2 X 11的張量。打印（張量）是印刷這樣列1至10 0.2660 0.1791 0.1237 0.0558 0.0810 0.0284 0.0103 0.1185 0.0811 0.0258 0.1408 0.2460 0.1186 0.0831 0.1497 0.0297 0.0094 0.0658 0.1364 0.0071 第11列至第11列 0.0302 0.

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nn.DataParallelTable失敗定製層

的多GPU模型初始化代碼： local dpt = nn.DataParallelTable(1, true, true) :add(model, gpus) :threads(function() local cudnn = require 'cudnn' cudnn.fastest, cudnn.benchmark = fastest, be

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如何安裝cudnn.torch？

Their page包含Installation部分，但它是不明白的人，誰不知道火炬和盧阿（像我一樣）：部分列舉先決條件安裝，但沒有關於cudnn.torch本身的話。存儲庫包含一堆lua文件。他們如何處理「安裝」？

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SimilarityMeasure是無效的模塊名稱

這是我早期問題Lua: Semantic Similarity using Neural Networks的後續行爲。對於語義相似性我已經執行下面的代碼， include('Conv.lua') modelTrained = torch.load("download_local_location/modelSTS.trained.th", 'ascii') modelTrained.conv

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的Lua：類方法跳過

我想實現在Lua一類，這是應該被實例化的第一個參數。但是，在輸入參數BatchLoader.init的輸入參數發生偏移時出現錯誤。我是否缺少將self關鍵字作爲參數輸入到Python中的任何成員函數中，或者類定義是否還有其他錯誤？整個classcode看起來像這樣（我剝出不重要的事情）： function BatchLoader:new() setmetatable({}, Batch