如何在传递到Torch模块之前批量处理输入？
2016-7-13 11:9:29
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在Torch中，应该使用哪个维度进行批处理？
我有1000个训练示例，每个训练示例的维度为10*5。现在，我想将这些数据作为100个示例的批次馈送到Sequencer中。
我应该如何构建我的输入？每个输入批次的维度是100105（第一维用于批处理）还是101005（第二维用于批处理）？
感谢提供相关文档链接以解释所遵循的约定。
对于容器和模块，约定是否会改变？
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用户5320579
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通常情况下，输入数据的大小是
100*10*5的张量。如果它是一张图片，你可能需要考虑通道数，那么它就是batchSize*channels*width*height。这样可以让数据更容易地被访问，只需要使用inputs[{i}]来获取你的数据。如果你使用标记的数据，请考虑创建另一个张量来存储标签。你可以在这里找到示例代码：https://github.com/torch/tutorials/blob/master/2_supervised/4_train.lua#L131我建议你看一下 Torch 的教程，那里会教你如何在将数据送入网络之前进行“准备”：https://github.com/torch/tutorials。