torch中的copy()和clone() 1.torch中的copy()和clone() y = torch.Tensor(2,2):copy(x) ---1 修改y并不改变原来的x y = x:clone()1 修改y也不改变x y = x1 修改y这个时候就开始改变x了 注意,官网中Returns a clone of a tensor. The memory is copied.内存被复制,也即重新分配了一份内存个y,所以y改变x不改变,对于copy是一样的.copy允许复制的维度不一样
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6549452.html 参考网址: https://github.com/torch/threads#examples 1. addjob简单示例 参考网址中给出了torch中threads的addjob函数使用方法: local threads = require 'threads' local msg = "hello from a satellite thread" local poo
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索. caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的,但是默认没有bias.torch中的BatchNorm层使用函数SpatialBatchNormalization实现,该函数中有weight和bias. 如下代码: local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialBatch
backward函数 官方定义: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum of gradients of given tensors w.r.t. graph leaves.The graph is differentiated using the chain rule. If a
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221633.html torch中的apply函数通过可以不断遍历model的各个模块.实际上其使用的是深度优先算法. 其具体代码如下所示(代码见torch/install/share/lua/5.1/nn/Module.lua): -- Run a callback (called with the module as an argument) in preorder over this -- m