"Torch"의 두 판 사이의 차이

2017년 7월 12일 (수) 16:43 판

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iTorch

https://github.com/facebook/iTorch
ipython같이 쓸 수 있음.

etc

storage

Tensor is a particular way of viewing a Storage. storage로 접근하면 내부 배열에 순차적으로 접근 가능. matlab에서 2차원 이상 배열을 1차원배열 index로 접근하는 것과 동일.

x = torch.Tensor(4,5)
s = x:storage()
for i=1,s:size() do -- fill up the Storage
  s[i] = i
end

apply

x:apply(function(x)
  return x
end)

narrow

:narrow(dim, offset, length)

행렬의 slice를 가져옴. dim=1은 row, 2는 column, 3이상도 가능.(row가 먼저임에 주의)
offset=1이면 첫줄부터 가져옴. 즉 start index라고 보면 된다.
length는 해당 dimension의 vector몇개를 가져올지 지정. 즉 length=3이라고 해서 숫자 세개가 오는 것이 아니다. 5\(\times\)4 행렬에서 narrow(1,3,2)하면, 다음 색칠한 두줄을 반환한다.

0	0	0	0
0	0	0	0
0	0	0	0
0	0	0	0
0	0	0	0

@@ 20번째 줄: / 20번째 줄: @@
 ===narrow===
   :narrow(dim, offset, length)
-행렬의 slice를 가져옴. dim=1은 row, 2는 column, 3이상도 가능. <br />
+행렬의 slice를 가져옴. dim=1은 row, 2는 column, 3이상도 가능.''(row가 먼저임에 주의)'' <br />
 offset=1이면 첫줄부터 가져옴. 즉 start index라고 보면 된다.<br />
 length는 해당 dimension의 vector몇개를 가져올지 지정. 즉 length=3이라고 해서 숫자 세개가 오는 것이 아니다. 5\(\times\)4 행렬에서 <c>narrow(1,3,2)</c>하면, 다음 색칠한 두줄을 반환한다.

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