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torch.max
tensor元素读取

torch.max

格式：

torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

th> a=torch.rand(2,3)
 0.1055  0.5020  0.1127
 0.4437  0.4049  0.6918
[torch.DoubleTensor of size 2x3]

th> torch.max(a) --a中最大值
0.69182460033335

th> torch.max(a,1)  --返回每一列中最大值的那个元素，且返回索引
0.4437  0.5020  0.6918
[torch.DoubleTensor of size 1x3]
 2  1  2
[torch.LongTensor of size 1x3]

th> torch.max(a,2)–返回每一行中最大值的那个元素，且返回索引
0.5020
0.6918
[torch.DoubleTensor of size 2x1]
2
3
[torch.LongTensor of size 2x1]

th> b=torch.rand(2,3,3)
(1,.,.) =
  0.2968  0.2864  0.0240
  0.0565  0.6799  0.5388
  0.4088  0.4470  0.1924
(2,.,.) =
  0.9951  0.4827  0.7110
  0.1648  0.8386  0.2206
  0.9690  0.0007  0.6369
[torch.DoubleTensor of size 2x3x3]

th> torch.max(b)
0.99509069975466

th> torch.max(b,1)
(1,.,.) =
  0.9951  0.4827  0.7110
  0.1648  0.8386  0.5388
  0.9690  0.4470  0.6369
[torch.DoubleTensor of size 1x3x3]
(1,.,.) =
  2  2  2
  2  2  1
  2  1  2
[torch.LongTensor of size 1x3x3]

th> torch.max(b,2)
(1,.,.) =
  0.4088  0.6799  0.5388
(2,.,.) =
  0.9951  0.8386  0.7110
[torch.DoubleTensor of size 2x1x3]
(1,.,.) =
  3  2  2
(2,.,.) =
  1  2  1
[torch.LongTensor of size 2x1x3]

tensor元素读取
th> a= torch.rand(2,3)
th>a
 0.9646  0.2998  0.8082
 0.4970  0.5252  0.2022
[torch.DoubleTensor of size 2x3]

th> a[1]  --[] 
 0.9646
 0.2998
 0.8082
[torch.DoubleTensor of size 3]

th> a[{{1}}]   --[{}]
 0.9646  0.2998  0.8082
[torch.DoubleTensor of size 1x3]

th> a[{{1},{2}}]
 0.2998
[torch.DoubleTensor of size 1x1]

th> b=torch.rand(2,3,4)
th> b
(1,.,.) =
  0.5474  0.4723  0.0516  0.0136
  0.9878  0.3986  0.0787  0.0547
  0.8163  0.7833  0.3281  0.8037
(2,.,.) =
  0.1795  0.4234  0.5883  0.4228
  0.3473  0.3866  0.3203  0.3479
  0.9887  0.4204  0.4081  0.0496
[torch.DoubleTensor of size 2x3x4]

th> b[{{1}}]
(1,.,.) =
  0.5474  0.4723  0.0516  0.0136
  0.9878  0.3986  0.0787  0.0547
  0.8163  0.7833  0.3281  0.8037
[torch.DoubleTensor of size 1x3x4]

th> b[{{},{2}}]
(1,.,.) =
  0.9878  0.3986  0.0787  0.0547
(2,.,.) =
  0.3473  0.3866  0.3203  0.3479
[torch.DoubleTensor of size 2x1x4]

th> b[{{1},{2},{3}}]
(1,.,.) =
 0.01 *
   7.8706
[torch.DoubleTensor of size 1x1x1]

http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666

参考博客 :

ubuntu下100%成功安装torch,同时配置cuda和cudnn
查看 CUDA cudnn 版本
1. 安装 torch 7



git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch
bash install-deps
./install.sh
source ~/.bashrc
th

顺利的话就会看到下面的torch界面 . 

如果中间出现问题，可以多次执行bash install-deps 和 ./install.sh 的方法有可能得到解决 . 参考博客中给出了一些具体问题的解决方案，我没有遇到在此就不赘述 .
2. 检查 cuda 和 cudnn

查看cuda和cudnn的版本信息，确保配置成功 .
cuda 版本 
cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn 版本 
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

配置成功会看到类似下图的版本信息 . 

3. 安装 torch 的 cuda 支持



luarocks install cutorch
luarocks install cunn
luarocks install cudnn
cd ~/torch
./test.sh

顺利的话就会看到全PASS通过如下图所示，可能会出现一两个错误，重跑可能就消失了了，根据使用经验来看无伤大雅，可以忽略 . 

4. 解决 ‘libcudnn not found in library path’

即使上述./test.sh 出现 0 failures and 0 errors，最后也会出现这样的提示，这是一个不可忽略的错误，会导致运行程序失败 .
一个简单有效的解决方法是：
vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBARARY_PATH   # 添加到最后一行
source ~/.bashrc

至此torch 7就配置成功了 .
5. 后记

torch 已经不再更新，取而代之的是 pytorch，不过很多源程序是用torch实现的，配置torch仅仅是为了快速复现和查看效果 .
上述安装过程中90%的问题可能出自网络原因，解决方法是手动下载并安装依赖包 .
# github上查找对应包
git clone package-name.rockspec
luarocks install package-name.rockspec

Torch7 学习

1. 环境

学习环境


  
Mac OSX 10.11.6  

  Jupyter 

  torch7 

  python2.7


安装

参考资料： 
http://blog.rainy.im/2016/01/02/lua-and-torch7-on-jupyter/ 
http://blog.csdn.net/u010946556/article/details/51329208

主安装命令：

pip install jupyter
git clone https://github.com/facebook/iTorch.git  
cd iTorch  
luarocks make

依赖项处理：



# 1.openssl:参考 https://segmentfault.com/a/1190000004395173
# 查看 openssl 版本
openssl version
brew install openssl (--force)
brew link openssl (--force)

# 2. lzmq
brew install zeromq
luarocks install lzmq

# 3. iTorch
git clone https://github.com/facebook/iTorch.git  
cd iTorch  
luarocks make

运行：



# 直接运行
itorch

# 使用 Jupyter 运行（推荐）
itorch notebook

报错（运行新版本的ipython也可能报同样错误）：



# 错误信息
ImportError: No module named shutil_get_terminal_size

# 解决方法（修改报错的代码，python2使用shutil而不是backports）
vim /usr/local/lib/python2.7/site-packages/IPython/utils/terminal.py

# 将报错处改为
# from backports.shutil_get_terminal_size import get_terminal_size as _get_terminal_size
from shutil_backports import get_terminal_size as _get_terminal_size

测试：



itorch notebook

选择 new > itorch





2. 学习

。。。