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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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)!
Torch7学习（七）——Neural-Style代码解析
Hungryof的专栏
07-26 1万+
neural style代码解析Torch的框架
Pytorch中比较大小的相关函数：torch.gt()、torch.ge、torch.lt()、torch.le()、torch.eq()、torch.ne()
wrjwww的博客
08-12 1513
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
weixin_39681171的博客
11-21 210
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
最新发布
qq_51709869的博客
06-28 1029
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 1396
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...
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06-09
**Torch for Matlab Users: 一个深度学习框架的探索** Torch 是一个强大的科学计算框架，尤其在深度学习领域有着广泛的应用。对于习惯使用 Matlab 的科研工作者和工程师来说，理解并掌握 Torch 可能需要一些适应，...
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一. torch.cat（）函数解析 1. 函数说明 1.1 官网：torch.cat()，函数定义及参数说明如下图所示： 1.2 函数功能 函数将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起，注意：除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐，如下面例子所示。torch.cat()函数不会新增维度，而torch.stack()函数会新增一个维度，相同的是两个都是对张量进行拼接 2. 代码举例 2.1 输入两个二维张量（dim=0）：dim=0对行进行拼接 a = torch.randn(2,
torch.js:libTH（为火炬提供动力的张量库）的 nodejs 绑定。 为了娱乐！
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torch.cat函数详解
qq_45138078的博客
03-30 4503
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。
关于torch.cat()与torch.stack()
qq_38765642的博客
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05-06 9571
torch.cat是将两个张量(tensor) 拼接在一起，cat是concatnate的意思， 即拼接，联系在一起。 使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐。y即：当dim=0时，按行拼接；当dim=1时，按列拼接。 例如： ...
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torch中cmul()函数的用法总结
竭尽全力的专栏
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cmul计算的是两个张量tensor1与tensor2之间的element-wise-multiplication (数组元素依次相乘或者元素对应相乘)。 值得注意的是：两个张量之间的元素个数必须相等，它们大小不一定要相同。 说明：当tensor1与tensor2之间的维数满足可以矩阵相乘时，就还原为矩阵乘法；当二者之间的维数不满足普通矩阵乘法时，按照行优先的顺序依次将二者对应位置的数字
【矩阵计算】torch、numpy的各种常用的矩阵计算
XC___XC的博客
03-11 4242
前言 这里记录一下各种矩阵操作
pytorch与matlab,迁移pytorch工程至matlab
weixin_34327476的博客
03-20 1326
好久没写博客了，险些以为自己找不到密码了。最近抽空参与了个小项目，很惭愧，只做了三件小事1. 基于PyTorch训练了一系列单图像超分辨神经网络基于PyTorch训练了一系列单图像超分辨神经网络，超分辨系数从2-10。该部分的实现参考了pytorch官方repo中的SR例程，训练程序包含于`./train`文件夹。该项目基于高效子像素卷积层[1]进行空间分辨率提升操作，训练速度极快。[1] ["S...
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