Torch7

0.学习导言 在学习Torch7深度神经网络学习库之前，我们首先来学习一些基本的Lua语言基础知识。Lua语言是一种轻量级的脚本语言，它是用标准C语言编写并以源代码形式开放，其设计的基本目的是为了嵌入应用程序中，从而为程序提供灵活的扩展和定制功能。 Lua语言具有以下基本的特性： 轻量级：它用标准C语言编写并以源代码的形式开放，编译之后仅仅一百余K，可以很方便的嵌入别的程序中。 可扩展性：Lua提

使用经验 ！！！如果想要用gpu编程，一定要先装cuda，再去想别的！！！ 详情请见： http://blog.csdn.net/sun7_she/article/details/68946966 -----------------------------------------------------------------------------------------------------

centos7下安装Torch7 网上有很多torch安装教程，但是大部分给出的实例，甚至是torch主页上给的实例都是基于Mac OS X 与 Ubuntu 12+的，如下在centos7下安装torch7的简单方法如下： 具体步骤如下： 如果之前安装过Torch7, 想重新安装， 按照如下方法clean掉old versions： > curl -s https://raw.github.co

torch7学习（一）——Tensor Torch7学习(二) —— Torch与Matlab的语法对比 Torch7学习（三）——学习神经网络包的用法（1） Torch7学习（四）——学习神经网络包的用法（2） Torch7学习（五）——学习神经网路包的用法（3） Torch7学习（六）——学习神经网络包的用法（4）——利用optim进行训练 Torch7学习（七）——从neural-style

续集写作缘由 好吧，无语了，又开始写Torch7了。前面写的Torch入门，貌似都没什么人看，可能是该框架用的还是比较小众，应该大部分人用Caffe，Tensorflow, mxnet之类了吧。无所谓了，主要是貌似我研究的方向作者的代码基本上还是Torch啊，没法子。那我为什么要写续集呢？主要是发现以前写的Torch7学入门专栏还是基本的，入门可能够了，一些技巧和强大的函数，记录一下，总有好处。

利用快捷键Ctrl+Alt+T打开ubuntu终端。 第一步: 获取安装LuaJIT（C语言编写的Lua的解释器）和Torch所必需的依赖包。代码如下： git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive 如果说git还未安装，在终端输入命令： apt-get install git 安装git 第二步： 由于默认将依

可能是Torch7使用的人比较少，今天尝试在torch7中将tensor写入csv文件中居然查了一上午。。WTF。。 这里简单介绍一下我查到的几种方法，希望能够帮助到有同样需求的人，也欢迎各种补充。 方法一：直接写入 require 'torch' matrix = torch.Tensor(5,3) -- a 5x3 matrix matrix:random(1,10) -- matrix

这个主要是提供了类似很多Matlab的函数。所有的math函数具有第一篇所说的两种调用方法等价的特性。 torch.log(x,x) --将返回值存储x内 x:log() --返回一个值,此时x的值已经变成返回值了。 值得注意的是，能用第一种则尽量用第一种，因为math函数默认是要开辟一个新的空间来存储返回值的，而第一种方法则不需要，因此用第一种好。 由于这里的函数大部分类似matlab，所以默

torch7学习（一）——Tensor Torch7学习(二) —— Torch与Matlab的语法对比 Torch7学习（三）——学习神经网络包的用法（1） Torch7学习（四）——学习神经网络包的用法（2） Torch7学习（五）——学习神经网路包的用法（3） Torch7学习（六）——学习神经网络包的用法（4）——利用optim进行训练 Torch7学习（七）——从neural-style

源代码：  https://github.com/torch 官方文档：  http://torch.ch/ Torch7：https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet 安装过程： 1. node.js install, then gfx install, 要按照顺序 https://gist.github.com/dwayne/2983873 

Tensor Tensor类可以说是Torch中最重要的类了,因为几乎所有的包都依赖于这个类实现.它是整个Torch实现的数据基础. 类型 Tensor由以下几种类型: ByteTensor -- 代表 unsigned char CharTensor -- 代表 signed char ShortTensor -- 代表 short IntTensor -

造成out of memory 的主要原因是Lua默认的编译器LuaJIT的内存限制为2GB，解决的方法是用Lua代替LuaJIT，https://github.com/torch/distro介绍了替换方法，具体操作如下： 1. 卸载之间安装的torch      1.1 进入torch安装路径               ./clean.sh      1.2 删除安装的文件        

利用快捷键Ctrl+Alt+T打开ubuntu终端。 第一步: 获取安装LuaJIT（C语言编写的Lua的解释器）和Torch所必需的依赖包。代码如下： git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive 1 如果说git还未安装，在终端输入命令： apt-get install git 安装git 第二步： 由

Torch官方网址：http://torch.ch/ 前提已经安装好cuda驱动，可以参考我的博客：ubuntu14.04+cuda7.5安装 官方步骤版 1、安装cudnn 官方地址：https://developer.nvidia.com/cudnn 需要注册和审核，然后下载V5.1版本的cudnn（对应自己的cuda版本下载即可） 下载好的文件夹cuda有 include、lib64两个文件

      PyTorch中一般约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型，通过torch.save保存模型，通过torch.load加载模型。torch.save和torch.load函数的实现在torch/serialization.py文件中。       这里以LeNet5模型为例进行说明。LeNet5的介绍过程参考：https://blog.csdn.net/fengbingchun/

Python 在科学计算上的应用非常广泛，包括数学、统计学、图形学……等等， 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库，以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础，提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多

Numpy 是 Python 科学工具栈的基础。它的目的很简单：在一个内存块上实现针对多个条目（items）的高效操作。了解它的工作细节有助于有效的使用它的灵活性，使用有用的快捷方式，基于它构建新的工作。

本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础，从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立，用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题，很好地兼顾了学科广度和主题深度，帮助读者培养计算机领域的大局观，学习真正的计算机科学。

scipy 包含许多专注于科学计算中的常见问题的工具箱。它的子模块对应于不同的应用，比如插值、积分、优化、图像处理、统计和特殊功能等。 scipy 可以与其他标准科学计算包相对比，比如GSL (C和C++的GNU科学计算包), 或者Matlab的工具箱。scipy是Python中科学程序的核心程序包；这意味着有效的操作 numpy 数组，因此，numpy和scipy可以一起工作。 在实现一个程序前

1.3.什么是计算机科学 计算机科学往往难以定义。这可能是由于在名称中不幸使用了“计算机”一词。正如你可能知道的，计算机科学不仅仅是计算机的研究。虽然计算机作为一个工具在学科中发挥重要的支持作用，但它们只是工具。 计算机科学是对问题，解决问题以及解决问题过程中产生的解决方案的研究。给定一个问题，计算机科学家的目标是开发一个算法，一系列的指令列表，用于解决可能出现的问题的任何实例。算法遵循它有限的过

本文向大家介绍Python科学计算之Pandas详解，包括了Python科学计算之Pandas详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析 （data analysis） 。panel data是经济学中关于