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neuronetwork_tutorial.luaを実行しました。モデルができたので、自分の手書きの画像でテストしたいと思います。しかし、私は重みを保存することで多くの方法を試しましたが、今ではtorch の save メソッドと load メソッドを使用して完全なモデルを保存しています。

しかし今、私は自分の手書きの画像（28X28 DoubleTensorに変換）を予測しようとしていますmodel:forward(testImageTensor)

...ches/torch/install/share/lua/5.1/dp/model/sequential.lua:30: attempt to index local 'carry' (a nil value)
stack traceback:
        ...ches/torch/install/share/lua/5.1/dp/model/sequential.lua:30: in function '_forward'
        ...s/torches/torch/install/share/lua/5.1/dp/model/model.lua:60: in function 'forward'
        [string "model:forward(testImageTensor)"]:1: in main chunk
        [C]: in function 'xpcall'
        ...aries/torches/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:588: in function 'repl'
        ...ches/torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:185: in main chunk
        [C]: at 0x0804d650
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2 つのオプションがあります。

1。カプセル化された nn.Module を使用してtorch.Tensorを転送します。

mlp2 = mlp:toModule(datasource:trainSet():sub(1,2))
input = testImageTensor:view(1, 1, 32, 32)
output = mlp2:forward(input)

二。torch.Tensor をdp.ImageViewにカプセル化し、それをdp.Modelに転送します。

inputView = dp.ImageView('bchw', testImageTensor:view(1, 1, 32, 32))
outputView = mlp:forward(inputView, dp.Carry{nSample=1})
output = outputView:forward('b')
于 2015-03-02T16:09:32.560 に答える