torch

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    儘管Cuda 8.0和NVIDIA GTX 1060的NVIDIA驅動程序375不能安裝火炬

    我目前正在嘗試在我的Ubuntu 16.04機器上安裝火炬。我已經安裝了Cuda 8.0，nvidia-smi爲我提供了我正在使用的375.66版本。 但是，試圖運行 ./install.sh 從~/torch文件夾中時，我得到了以下錯誤消息。 -- Installing: /home/yenicelik/torch/install/lib/luarocks/rocks/optim/1.0.5
    lua installation nvidia torch 2017-05-25

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    torch7 gnuplot包中的錯誤？ （Ubuntu 16.04）

    似乎gnuplot正在將所有浮點值舍入爲整數。當從documentation x=torch.linspace(-2*math.pi,2*math.pi) gnuplot.plot(torch.sin(x)) 策劃與這兩條線線或面，如我獲得 ，而不是 正如預期的那樣，print(torch.sin(x):type())說，張的確是一個torch.FloatTensor ，所以我不明白在哪裏可
    computer-vision gnuplot torch 2017-05-26

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    火炬安裝失敗：「沒有剩餘空間在設備上」

    無法重新安裝最新的火炬。克隆新鮮回購和試圖通過install.sh執行一系列的make調用的結果來安裝： [ 75%] Building NVCC (Device) object lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/generated/THC_generated_THCTensorMathCompareTDouble.cu.o [ 76%] Building NVCC (Dev
    torch tmp 2017-05-30

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    修改火炬標準

    我想在Torch中創建一個自定義丟失函數，這是對ClassNLLCriterion的修改。具體而言，ClassNLLCriterion損耗是： loss(x, class) = -x[class] 我想修改這是： loss(x, class) = -x[class]*K 其中K是網絡輸入的功能，而不是網絡權重或網絡輸出。因此K可以被視爲一個常數。 什麼是實現此自定義條件的最簡單的方法？ u
    torch loss 2017-06-02

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    如何在docker鏡像中安裝python模塊？

    我有一個名爲：Image的圖像和一個名爲：container的正在運行的容器。我想安裝pytorch和anacoda。最簡單的方法是什麼？我必須更改dockerfile並構建新圖像嗎？非常感謝。
    linux docker dockerfile torch pytorch 2017-06-03

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    火炬無法找到HDF5頭文件

    所以，我試圖用this tutorial在我的mac（Sierra）上設置torch-rnn。我已經完成了步驟1-6（基本安裝和預處理數據），但是當我嘗試運行實際需要的訓練命令我碰到一個錯誤： Catons-Mac-mini:torch-rnn catons$ th train.lua -gpu -1 -input_h5 data/datafile.h5 -input_json data/data
    hdf5 torch 2017-06-04

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    PyTorch和Torch之間有什麼關係？

    有兩個PyTorch庫： https://github.com/hughperkins/pytorch https://github.com/pytorch/pytorch 首先明確要求火炬和Lua是一個包裝，但第二不會對火炬項目的任何引用除了它的名字。 它與Lua Torch（http://torch.ch/）有什麼關係？
    torch pytorch 2017-06-05

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    pytorch自定義圖層「不是模塊子類」

    我是PyTorch的新手，在使用其他工具包一段時間後嘗試使用它。 我想了解如何編程自定義圖層和功能。而作爲一個簡單的測試，我寫了這個： class Testme(nn.Module): ## it _is_ a sublcass of module ## def __init__(self): super(Testme, self).__init__() de
    torch pytorch autograd 2017-06-07

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    什麼是正確的方法來減輕亞當優化的衰減

    由於亞當優化保持一對跑步平均像漸變的平均值/方差，我不知道它應該如何正確處理重量衰減。我看到了兩種實現方法。 只根據每個微量批次的目標損失，明確衰減權重更新梯度的平均值/方差。 （下面的代碼是從https://github.com/dmlc/mxnet/blob/v0.7.0/python/mxnet/optimizer.py截取） weight[:] -= lr*mean/(sqrt(varia
    tensorflow deep-learning caffe torch mxnet 2017-06-09

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    如何在優化中獲得神經網絡中的動量項

    |我在torch7中有一個神經網絡，並且想要檢查神經網絡的動量如何發展，這是因爲我想修改/減少它，因爲我想要用這些值做一些額外的處理，並且需要速度項來做到這一點。 所以我有類似下面的代碼： for t = 1, params.num_iterations do local x, losses = optim.adam(feval, img, optim_state) img=
    machine-learning lua neural-network torch torchnet 2017-06-12
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