Torch7学习(二) —— Torch与Matlab的语法对比

本文对比了Torch7和Matlab在处理矩阵、张量、输出、赋值及矩阵运算等方面的语法差异,包括输出字符串和数字、矩阵与张量创建、显示维度、取数方式、等差数列赋值、矩阵赋值、矩阵运算如转置、联结、点乘和元素乘方。对于Torch7,特别强调了'='操作符不会分配新空间,需要使用'clone()'来复制张量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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代码中看自定义重载函数的训练方式

总说

Matlab不用说了,对于矩阵处理能力很强。一般做研究的用的语言大部分还是matlab。深度学习的基于matlab的框架的matconvnet还是很不错的。当然也有C++(比如caffe,TensorFlow等框架),也有用python(比如trainer,caffe),亦或是用Lua(Torch)。林林总总吧。 鉴于我以前是用matlab的,所以这里进行总结。以便能更好的学习Torch。

对比

以下对比

评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值