使用 nngraph Torch 进行并行计算

Question

我认为 nngraph 应该让编写具有复杂结构（例如并行计算）的神经网络变得容易得多，但我遇到了一些错误..

nngraph 的主要优势是事后绘制图形的能力，以及很容易链接模块的可能性吗？

为什么我有这个错误：

lookup = nn.LookUpTable(...)
question = lookup(input[1])
answer = lookup(input[2])

或者我应该做类似的事情

question, answer = lookup({input[1],input[2]}

?

(input[1] 和 input[2] 只是包含整数的张量) （错误是问题或答案之一没有正确的输出。尺寸关闭等）

在这种情况下，即使使用 nngraph，我是否也必须使用 ParallelTable？

Answer 1

好吧，显然这与 nngraph 无关。

在这种情况下你应该做的是克隆你的模块，并使用克隆：

lookup2 = lookup:clone()

lookup 和 lookup2 将共享相同的参数。