使用 Python 解释 Lua 代码
2016-5-11 4:3:9
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评论:2
我有一段 Lua-Torch 代码,尝试将其转换为 Python 代码。 我很难理解以下代码的含义:
= nn.Linear(size1
t2h_d.data.module:share(
import 'nn'
import 'nngraph'
nh_t= nn.identity(d)
h_d= nn.identity(d)
size1= 5
t2h_d = nn.Linear(size1, 4 * size1)(h_t):annotate{name='ih_'..L}
d2h_d = nn.Linear(size1, 4 * size1)(h_d):annotate{name='hh_'..L}
t2h_d.data.module:share(shared_weights[1], 'weight', 'bias', 'grdWeight', 'grdBias')
d2h_d.data.module:share(shared_weights[2], 'weight', 'bias', 'grdWeight', 'grdBias')
请问有人知道相应的 numpy 代码吗?
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用户6262499
我认为你可以尝试使用一个名为“ lutorpy” 的 Python 库。这样你就可以在 Python 中使用所有的 Lua/Torch 库和函数。它还实现了在 Torch 张量和 NumPy 数组之间进行转换的功能,这对你也可能很有兴趣。
2016-05-30 08:48:29
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以下是 LUA 中的代码:
t2h_d.data.module:share(shared_weights[1], 'weight', 'bias')这段代码表示 t2h_d 张量将使用 share_weights[1] 中存储的值。
nn.Linear(size1, 4 * size1)(h_t):annotate{name='ih_'..L}这段代码表示对 h_t 进行一个线性操作 W.h_t,结果被命名为 ih_L, 其中,矩阵 W 的大小为:size1, 4 * size1。
这些细节对于 LUA nn 缺乏文档的情况非常有用。