http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/52291636 1.安装与使用 测试系统是ubuntu14.04LTS,默认安装在-/torch,当然我以前已经安装过torch7不知道为什么还是不能用.后来安装官网上的那个安装方法就好了,需要连网,而且安装的时间比较久.以下用的是shell脚本,当然前提是你安装了git的,不要问我git是什么东西. # in a terminal, run the commands curl -sk https:/

本文相对于摘抄的文章已经有大量的修改,如有阅读不适,请移步原文. 以下摘抄转自于维基:基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践 从没有感知域(receptive field) 的深度神经网络,到固定感知域的卷积神经网络,再到可变感知域的递归神经网络,深度学习模型在各种图像识别问题中不断演进. 曾经爆炸式增长的参数规模逐步得到有效控制,人们将关于图像的先验知识逐渐用于深度学习,大规模并行化计算平台愈加成熟,这些使我们能够从容应对大数据条件下的图像识别问题. CNN的二维处理递进结构天然适合图像处理

今年的CCF A会又要开始投稿了,实验室的师弟还在玩命的加实验,虽然我属于特殊情况是该从靠边站被老板扶正但是实验室的事情我也尽力的去帮助大家,所以师弟在做实验的时候遇到了问题也会来问问我,这次遇到的一个问题就是torch7的安装,以及 hdf5模块,torch模块 , nn模块的安装 搞不上,于是乎我就再次出马了,于是就有了这次的博客. 首先,要说下这次的安装平台为  Linux 的  Ubuntu18.04 . torch7的安装 torch7 的官网 http://torch.ch/docs

Torch7的本系列教程的主要目的是介绍Torch的入门使用.今天首先分享一下Torch7的安装.(在Ubuntu14.04安装torch7) 为什么选择Torch Torch的目标是在建立科学算法的同时,要有最大的灵活性和速度,而这一过程非常简单.Torch拥有一个大社区驱动包的生态系统,涉及机器学习.计算机视觉.信号处理.并行处理.图像.视频.音频和网络等,并建立在Lua社区基础之上. Torch的核心是流行的神经网络和优化库,它们易于使用,同时在实现复杂的神经网络拓扑结构时具有最大的灵活性

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -

Torch 网络层 参数的初始化问题 参考链接: https://github.com/Kaixhin/nninit 从 Torch 中自带的包,可以看到:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet#utility-libraries 在 Machine Learning 这一栏当中,有一软件包 nninit 可以实现该功能: nninit - Weight initialisation schemes for nn modules

Torch7 是一个科学计算框架,支持机器学习算法.易用而且提供高效的算法实现,得益于 LuaJIT 和一个底层的 C 实现. 提供: 一个强大的 N 维数组 提供大量索引.切片和置换的程序 通过 LuaJIT 实现神奇的 C 接口 线性算术程序 神经网络以及以能源为基础模型 数值优化程序 其安装过程很简单,简单介绍如下: 一.升级GCC GCC 5是必备的组件之一.最初我使用gcc 4.8和gcc 4.9都失败了,这是特别坑的一点,只有使用gcc 5以上的版本才可以正常编译. sudo add

在安装torch7的时候,一开始一直参考的是官方的文档: http://torch.ch/docs/getting-started.html#_ 但是无论怎么装都无法成功,主要是卡在了source那一步. 后来搜到了博客:http://blog.csdn.net/a130737/article/details/45745467的方法,非常简便. curl -s https://raw.github.com/torch/ezinstall/master/clean-old.sh | bash cu

Torch vs Theano Recently we took a look at Torch 7 and found its data ingestion facilities less than impressive. Torch’s biggest competitor seems to be Theano, a popular deep-learning framework for Python. It seems that these two have been having “wh

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style TensorFlow neural-style, TensorFlow版本的实现比Torch版本的实现要慢很多,因此本文介绍如何运行torch版本的neural style.为了避免搭建环境时候解决各种烦人的依赖问题,这里依然使用Docker环境,Dockerfi

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5653864.html 参考网址: http://torch.ch/docs/getting-started.html http://deepdish.io/2015/02/20/local-torch-installation/ 160714说明:如果需要使用torch及GraphicsMagick并读取jpg图像的话,最好先安装libjpeg的库,然后在安装GraphicsMagick,最后再安装

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

Long long ago, 就已经安装好Torch,这里再记录一下.Torch是Facebook开发的用于AI的科学计算框架,可广泛运用于机器学习的很多算法.相比Caffe,其接口运用更加方便,使用Lua语言,底层是C/CUDA执行程序. 1. Torch的安装 http://torch.ch/docs/getting-started.html#_ 2. Torch学习教程 https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/Deep%20Learn

原文地址:https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/Deep%20Learning%20with%20Torch.ipynb Deep Learning with Torch: the 60-minute blitz Goal of this talk Understand torch and the neural networks package at a high-level. Train a small neural network o

Summary on deep learning framework --- Torch7  2018-07-22 21:30:28 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况

Awesome Torch This blog from: A curated list of awesome Torch tutorials, projects and communities. Table of Contents Tutorials Model Zoo Recurrent Networks Convolutional Networks ETC Libraries Model related GPU related IDE related ETC Links Tutorials

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7418694.html 参考网址: https://gitter.im/torch/torch7/archives/2015/05/21 https://gitter.im/torch/torch7/archives/2015/09/04 在使用tensorflow时,可以指定哪些GPU可见,这样tensorflow在分配内存时,不会把每个gpu都分配内存. 以前使用torch7时,一直是直接th s

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591667.html 参考网址: https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/serialization.md 1. 数据与文件之间的序列化/反序列化操作 1.1 torch.save(filename, object [, format, referenced]) format可选binary(默认)和ascii.binary依赖操作系统,但更容