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lua - Lua Torch で画像が与えられた場合、その寸法をどのように見つけることができますか?
の高さと幅を知りたいとしましょうimage.lena()。どのメソッドを呼び出す必要がありますか? この場合、Torchhelpコマンドが機能しないため、画像のメソッドのリソースへのリンクが役立ちます。
python - torch を使用してカフェモデルからレイヤーを取得する方法
Python では、caffe を使用してレイヤーからデータを取得したい場合、次のコードがあります。
ただし、トーチを使用しているときは、同じアクションを実行する方法がわからないため、少し行き詰まります。現在、私は次のコードを持っています
どんな助けでもいただければ幸いです
lua - データの前処理に関する neuronetwork_turial.lua の問題
最初に torch ディープ ラーニング モジュールをインストールしgit clone、後で使用luarocks makeして、インストールは成功しました。トーチプロンプトでrequire 'dp'うまく機能します。
しかし、neuralnetwork_tutorial.lua ( th neuralnetwork_tutorial.lua) を実行しようとすると、次のエラーがスローされます。
printフローを理解するために、これらのスクリプトにいくつかのステートメントを入れました。File.luaでは、オブジェクトを取得した後の最初のステップは、オブジェクトのタイプを判別することです。そのうち 8 件が宣言されています。型は 0 から 7 まで宣言されており、0 はTYPE_NIL. ただし、タイプ 28(??) を検出するため、コードは失敗します。
私が間違っている場所で何か助けてください。または、問題を見つけるためにどこを調べますか?
PS: スクリプトは独自にデータをダウンロードしますが、特定の標準的な企業プロキシ設定の問題により、ダウンロードできませんでした。したがって、私はデータMNISTを個人的にダウンロードし、特定のデータ ディレクトリに保存しました。これが手がかりになるとしたら??
lua - Lua 用の適切な libjpeg dylib を取得するにはどうすればよいですか?
そのため、OSX で torch を実行しています (以下の太字のエラーを参照)。
具体的には、この行: error loading module 'libjpeg' from file '/usr/local/Cellar/jpeg/8d/lib/libjpeg.dylib': dlsym(0x7fd564000320, luaopen_libjpeg): symbol not found warning: could not be loaded (is itインストール？）
適切な dylib を持っていないようですか? もしそうなら、どこで入手できますか？
lua - torch.Tensor に libjpeg フィールドがあるのはなぜですか?
私はこれを見る：
Tensor はどのようにフィールド libjpeg を取得しますか? Tensor.lua で参照されていません。
詳細については、このエラーをデバッグしようとしています:
ipython - itorch は、torch コンソールではなく、python コンソールを作成します
電話するitorchと、トーチコンソールではなく ipython コンソールが表示されます。
私は何を間違っていますか？
lua - Torch によって生成されたモデルを使用して予測する方法は?
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)
lua - Torch でのクラスタリング
機械学習用のTorchライブラリを学習しようとしています。
Torch がニューラル ネットワークに重点を置いていることは知っていますが、その目的のために、その上で kmeans を実行しようとしていました。何もないとしても、Torch は numpy 配列に類似する高速連続ストレージを実装し、Torch チートシートは教師なし学習用のunsupライブラリを引用しています。
K-means の実装に使用するベンチマークが既にあります。すべての実装が最適化されていないアルゴリズムを意図的に使用しているにもかかわらず (README で理由が説明されています)、LuaJIT は 611 ミリ秒で 100000 ポイントをクラスター化できます。Nim (リポジトリ上ではなく) での最適化された (または、意図的にスローダウンしたわけではない) 実装は 68 ミリ秒で実行されるため、その中間を期待していました。
残念ながら、事態はさらに悪化しているため、私は何かひどく間違ったことをしていると思います。私が書いたことは、
実行時間は約6秒！
Torch/unsup の使用で何か間違ったことをしたかどうか、誰でも確認できますか?
試してみたいpoints.json方は上記のリポジトリにファイルがあります