为什么尝试“1 / torch.Tensor”会触发错误？答案

【问题标题】：Why attempting "1 / torch.Tensor" triggers an error?为什么尝试“1 / torch.Tensor”会触发错误？
【发布时间】：2016-07-12 05:17:59
【问题描述】：

这很尴尬，但我似乎很难弄清楚如何在 Torch 中执行一个相当简单的除法操作。这是我尝试做的：

th> a
 0.5058  0.2460  0.9038  0.6348
 0.6324  0.3435  0.2530  0.9692
 0.1531  0.1178  0.5588  0.5323
[torch.DoubleTensor of size 3x4]

                                                                      [0.0004s]
th> 1/a
bad argument #1 to '?' (torch.DoubleTensor expected, got boolean)
stack traceback:
    [C]: at 0x7ff5e513e9d0
    [C]: in function '__div'
    [string "_RESULT={1/a}"]:1: in main chunk
    [C]: in function 'xpcall'
    /home/tasty/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:651: in function 'repl'
    ...asty/torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:199: in main chunk
    [C]: at 0x00406670
                                                                      [0.0002s]
th>

numpy 中的 1/a 操作很简单，按预期工作，为什么在 Torch 中必须有所不同？

【问题讨论】：

标签： lua torch

【解决方案1】：

好像不是这样实现的。如果你不知道怎么做，试试这个：

x = torch.Tensor(2, 2):fill(2)

z = torch.div(x, 2) --will return a new Tensor with the result of x / 2.
torch.div(z, x, 2) --will put the result of x / 2 in z.
x:div(2) --will divide all elements of x with 2 in-place.
z:div(x, 2) --puts the result of x / 2 in z.

【讨论】：

【解决方案2】：

Torch 已经为此提供了 methods。

local z= torch.cinv(x) -- to make a copy
x:cinv() -- for an in place element wise inverse

【讨论】：