Torch7学习(二) —— Torch与Matlab的语法对比

最新推荐文章于 2025-06-28 15:59:20 发布
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#lua #matlab #torch #torch7

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。

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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

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09-13 439
深感目前对于cuda和pytorch所涉及知识的广度和深度，但一时又不知道该如何去学习，经过多日的考虑，还是决定管中窥豹，从一个算子出发，抽丝剥茧，慢慢学习，把学习中碰到的问题都记录下来，希望可以坚持下去。
Pytorch中比较大小的相关函数：torch.gt()、torch.ge、torch.lt()、torch.le()、torch.eq()、torch.ne()
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这里只以torch.gt()函数举例，其他函数用法与torch.gt()函数类似。Pytorch官方介绍：torch.gt()函数原型：返回值为input与other大小比较的结果。若input大于other返回True，否则返回False。如果input与other的shape相同，那么则在对应位置进行比较；如果input与other的shape不同，则会用到广播机制。当input与other的shape相同时，直接对应位置的值进行比较。
python入门之函数调用第一关_Python入门基础之map()、reduce()函数使用
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本文环境都是基于python3.X的，毕竟要学会拥抱未来，拥抱新的知识。Python3 现在已经发展的差不多了。1、 map()函数map()是 python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的object并返回。（python2返回列表，Python3返回迭代对象）map（）的使用方法形如map(f(x),It...
详解torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
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对torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul进行了区分和讲解，同时给出了使用样例
torch比较操作 包含torch.max()
taylorman的博客
07-10 488
torch.max()函数表达式 output = torch.max(input, dim) 输入 input是输入 dim是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值 输出 函数会返回两个tensor，第一个tensor是每行的最大值；第二个tensor是每行最大值的索引。 >>> a = torch.randn(4, 4) >>> a tensor([[ 0.4067, -0.7722, -0.6560, -0.9621],
Torch7，Pytorch安装注意点
ggmmnii的博客
05-18 1023
报错：luarocks fails to download 解决：sudo rm -rf ~/.cache/luarocks 报错：torch/install/include/TH/THTensor.h:8:39: error: too many arguments to function ‘THFloatTensor_sum’  #define THTensor_(NAME)  
Neural style之torch学习笔记2: Torch与Matlab的语法对比
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
09-01 1395
转自:http://blog.youkuaiyun.com/hungryof/article/details/52015006 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，caff
探索Torch7：深度学习与机器学习的MATLAB环境
"Torch7是一个由Ronan Collobert开发的、深受深度学习和机器学习研究人员欢迎的工具包，其设计理念类似于MATLAB，但提供了基于Lua语言的科学计算环境。自2000年成立以来，Torch经历了四个主要版本（奇数编号），最初...
Matlab(二)——特殊语法笔记
shuia64649495的博客
11-29 454
其实21年冬想转专业，就开始看matlab了，是接触的第一门编程语言，花了好几天下载、把它那个免费入门课程写完，虽然到目前为止没有一点用～ 然后寒假1个月看了很久王爽的X86汇编和于渊的自制操作系统(全是汇编、引导文件标识符头疼)，依然没用，浪费时间～，还在MOOC上看了老一辈学长郭炜的C++教程，教学秘书很漂亮(也就海星把)!
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Pytorch中torch.cat()函数解析
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gehueuwhgw的博客
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pytorch三阶张量转置问题
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其中，参数seq是要拼接的张量序列，它们应该具有相同的形状（除了沿着拼接维度的大小），可以是一个Python列表或元组。参数dim表示要沿着哪个维度进行拼接，默认值为0（即第0个维度）。返回值是一个新的张量，与输入张量在拼接维度上的大小之和相同。torch.cat是PyTorch深度学习框架中的一个函数，用于将多个张量沿着指定的维度拼接在一起。具体来说，它可以将多个形状相同的张量按照指定的维度进行拼接，返回一个新的张量。上述代码将输出一个形状为(6, 4)的新张量。
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1 矩阵的形变及特殊矩阵的构造方法 矩阵的形变其实就是二维张量的形变方法，在此基础上本节将补充转置的基本方法。实际线性代数运算过程中，一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角矩阵等相关创建方法如下： 注：t1为一个矩阵，则 torch.t(t1) 与 t1.t()等效。 2 矩阵的基本运算 矩阵不同于普通的二维数组，其具备一定的线性代数含义，而这些特殊的性质，其实就主要体现在矩阵的基本运算上。常见的矩阵基...
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一千零一夜的博客
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一，对应点相乘，x.mul(y) ，即点乘操作，点乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product；点乘再求和，即为卷积 data = [[1,2], [3,4], [5, 6]] tensor = torch.FloatTensor(data) tensor Out[27]: tensor([[ 1., 2.], [ 3., 4.], [ 5....
深入理解 PyTorch 中的 torch.cat 函数
AI_dataloads的博客
11-10 3949
PyTorch 是深度学习领域中广泛使用的框架之一，提供了丰富的工具和函数来处理张量。其中，torch.cat 函数是一个重要的工具，用于在给定维度上拼接张量的函数。也就是说它作用是将一组张量沿着指定的维度连接在一起。
写给程序员的机器学习入门 (二) - pytorch 与矩阵计算入门
iFlyAI的博客
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。 pytorch 简介 pytorch 是目前世界上最流行的两个机器学习框架的其中之一，与 tensoflow 并峙双雄。它提供了很多方便的功能，例如根据损失自动微分计算应该怎样调整参数，提供了一系列的数学函数封装，还提供了一系列现成的模型，以及..
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