torch

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私はトーチを初めて使いました。私はトレーニングと検証のエラーのプロットを各繰り返しで作成したい神経ネットワークモデルを訓練しています。クイック検索でgnuplotをプロットすると、http://torch.ch/docs/five-simple-examples.htmlが表示されますが、リアルタイムでは行われません。各時間ステップ/反復からのデータが得られる。私はリアルタイムpythonでプロ

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cuda torch integration - CudaTensorクラスが見つかりません

おそらく、私はここで依存関係のスタックをよく知っていませんが、TorchとCUDAを使用するDeep Learningプロジェクトをインストールしました：https://github.com/donglixp/lang2logic。（発行することにより、例えば：./pretrain.sh seq2seq jobqueries lstm）プロジェクトを実行すると、私はこのエラーを取得： THCud

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Torch/cunnインストールエラー - ファイルにすでにLC_RPATHがあります

Torch用のcunnをインストールしようとしていますが、インストールが失敗します。 8はOSX 10.10をサポートしていないため、Cudaは7.5.27です。私はこれをしばらくの間デバッグしようとしていましたが、私は試してみたいものがなくなっています。解決策を探しているうちに、同様の問題（https://github.com/TRIQS/cthyb/issues/8,https://git

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itorchノートブックに何もインポートできません

私はUbuntu 16.04にIPythonノートブック、トーチ、Itorchをインストールしました。は、私が使用してiTorchノートブックを開きます。ノートブックで itorch notebook 私が使用することができる午前： require 'nn' nn.Sequential() nn.SpatialConvolution(1, 6, 5, 5) は基本的に私は、トーチの機

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PyTorch：カスタムデータセットにDataLoaderを使用する方法

torch.utils.data.Datasetおよびtorch.utils.data.DataLoaderを独自のデータ（torchvision.datasetsだけでなく）で使用するにはどうすればよいですか？で使用するinbuilt DataLoadersを使用する方法はありますか。どのデータセットでも使用できますか？

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トーチ：出力のサブセットで計算された損失からの逆伝播

私は単純な畳み込みニューラルネットワークを持っています。その出力は、単一チャネルの4x4特徴マップです。訓練中、（回帰）損失は、16個の出力のうちの1つの値のみで計算する必要があります。この値の位置は、往路通過後に決定されます。バックプロップ中に無関係なグラデーションがすべてゼロになっていることを確認しながら、この1つの出力からの損失をどのように計算すればよいですか。のは、私がトーチで以下のよ

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Openfaceの「未知の物体」

を一括表す私はいくつかの画像を訓練するOpenFaceのスクリプト./batch-represent/main.luaを実行しようと、次のエラーを取得しています： /Users/conor/torch/install/bin/luajit: /Users/conor/torch/install/share/lua/5.1/torch/File.lua:375: unknown object st

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LUAトーチは、文字列に印刷（）の出力を取得する方法を

require 'nn' criterion = nn.ClassNLLCriterion() print(criterion) これは nn.ClassNLLCriterion { sizeAverage : true output : 0 gradInput : DoubleTensor - empty output_tensor : Doub

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Lua開発ツールをインストールする依存関係がないLinux CentOS 7のIDE Eclipse

私のCentOS Linuxリリース7.3.1611（コア）64ビットノートでTorch/LuaプロジェクトにEclipseを使用したいと思います。最新のEclipse Luna IDEをインストールした後、websiteの「既存のEclipseインストール」に従ってLua開発ツール（LDT）パッケージをインストールしようとしました。残念ながら、パッケージをインストールしようとした後、Ecli

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DoubleTensor行列をトーチのDoubleTensor数で除算する

torch.Tensorを使用してforループの実数値の行列を更新しようとしています。ここは私がやりたいものです： -- W and P are of size NxN, r is of size N delta_W = P * r:view(N, 1) * r:view(1, N) * P -- this is an NxN denominator = 1 + r:view(1, N) *