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トーチを使用して、同じ層のニューロンを接続するアーキテクチャを実装することは可能ですか?

私のマシン (Mac) に Torch をインストールするために、次のアプローチに従いました。

http://torch.ch/docs/getting-started.html#_

インストールが完了したら、次のように入力します。

$ luarocks install image また$ luarocks lis

また$th

thlua パッケージをロードまたは更新するため。「コマンドが見つかりません」と表示されます。この問題を解決する方法を教えてください。

ディレクトリを Lua 検索パスに永続的に追加する簡単な方法は何ですか?

一言で言えば、特定の基準を満たすテンソル内の要素のインデックスを提供するトーチにテンソル コマンドがあるかどうかを知りたいです。

トーチでできるようにしたいことを示すmatlabコードは次のとおりです。

forループを使用してトーチでこれを実行できることは理解していますが、これをよりコンパクトに実行できるmatlabのfindコマンドに相当するものはありますか?

2 つの torch.Tensor() オブジェクトで構成されるデータセットを使用して、Torch7 でディープ ニューラル ネットワークを実装しています。1 つ目は 12 要素 (completeTable) で構成され、もう 1 つは 1 要素 (presentValue) で構成されます。各データセットの行は、次の 2 つのテンソルの配列です。

ニューラル ネットワークのトレーニングとテストではすべてが機能します。しかし、今は、completeTable の 12 要素の半分、つまり 6 要素 (firstChromRegionProfile) だけを切り替えて使用したいと考えています。

この新しいデータセットで同じニューラル ネットワーク アーキテクチャを実行しても、うまくいきません。「サイズの不一致」のため、trainer:train(dataset_firstChromRegion) 関数が機能しないと書かれています。

これが私のニューラルネットワーク関数です：

エラーログは次のとおりです。

具体的にはnn.LogSoftMax、入力テンソルのサイズが小さい場合は omp を使用したくありません。実行時間をテストするための小さなスクリプトがあります。

が 10 の場合arg[1]、基本的なログ ソフトマックス関数ははるかに高速に実行されます。

しかし、1 回arg[1]は 10,000,000 であり、omp は非常に役立ちます。

したがって、omp のオーバーヘッドが非常に高いと思われます。私のコードが小さい入力で log softmax を数回呼び出す必要がある場合 (テンソル サイズが 3 しかないなど)、時間がかかりすぎます。場合によっては (常にではありませんが) omp の使用を手動で無効にする方法はありますか?

torch ライブラリの C コード全体で、次のような関数が見られます。

これはプリプロセッサの問題ですか、それとも lua 固有のものですか? storageOffsetこのアイデアは、「クラス」の一種のメソッドであるという事実と関係があると思いますが、THTensorこの種の構文は見たことがありません。

torch7 のインデックス依存関数で 3D テンソルを初期化する必要があります。

次に、次のように 3D テンソル A を初期化します。

しかし、このコードの実行は非常に遅く、総実行時間の 92% を占めていることがわかりました。torch7 で 3D テンソルを初期化するより効率的な方法はありますか?