torch是facebook開源的機器學習框架,與當今火熱的tensorflow和caffe一樣,是深度學習、機器學習的利器,用好它們,能很快的在資料集上驗證自己的想法,只要熟練使用,一般的機器學習模型想怎麼玩就怎麼玩.torch是基於lua語言的,因此需要熟悉lua語言,lua在遊戲指令碼中用的非常多,和一般的指令碼語言難度差不多,作為指令碼語言,用起來方便、順手就是王道,當然由於lua是基於c的,執行速度那是槓槓的。
torch中最重要的概念就是tensor了,torch這個大廈的所有磚瓦全部是tensor。它是torch中唯一的資料結構,簡單、粗暴,哦不,優雅、強大。那它到底是個什麼東西呢?說白了其實就是個n維陣列,針對它有很多方便的操作,在torch命令列中玩tensor,就像在matlab中玩矩陣一樣,便捷、愜意。
torch中有在深度學習方面有很多包,像nn、dpnn、rnn等等,搭建乙個網路那是分分鐘的事,而且優化演算法也有很多供選擇,像sgd、rporp、adagard、adam等等。
聽說最近facebook又在torch的基礎上搞了個torchnet,這是把torch繼續發揚光大了,看來這個工具是相當有前途的!
這裡附上torch的官網
還有torch的github位址
torch學習筆記(二)
在上乙個章節,描述了基礎的mlp的引數設定,資料集載入,預處理,以及模型的初始化,感覺torch的模型相對caffe來說,的確很麻煩,哈哈,但那時誰讓他安裝簡單並且還有很多的原始碼學習呢?哈哈,都是個人見解,caffe的原始碼學習模型也有很多很多的。這個章節我們討論一下對模型的運算。在介紹下面的 之...
torch學習筆記《一》
1 利用torch搭建cnn神經網路和softmax完成影象分類,在cifar 10的分類例子和 參考 深度學習筆記系列 就是上面筆記的翻譯 2 lua 語言基礎知識 lua語言中冒號呼叫和點號呼叫的區別 冒號只是起了省略第乙個引數self的作用,該self指向呼叫者本身,並沒有其他特殊的地方。參考...
torch學習筆記2 資料整理
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