Lua命令，它们做什么？

Question

我不熟悉lua。但本文的作者使用了lua。

您能帮我理解这两行是做什么的：

做什么replicate(x,batch_size)吗？

x = x:resize(x:size(1), 1):expand(x:size(1), batch_size)做什么？

原始源代码可以在这里找到https://github.com/wojzaremba/lstm/blob/master/data.lua

Answer 1

这基本上可以归结为简单的数学运算，并且可以在割炬手册中查找一些功能。

好吧我很无聊...

replicate(x,batch_size)中定义的https://github.com/wojzaremba/lstm/blob/master/data.lua

-- Stacks replicated, shifted versions of x_inp
-- into a single matrix of size x_inp:size(1) x batch_size.
local function replicate(x_inp, batch_size)
   local s = x_inp:size(1)
   local x = torch.zeros(torch.floor(s / batch_size), batch_size)
   for i = 1, batch_size do
     local start = torch.round((i - 1) * s / batch_size) + 1
     local finish = start + x:size(1) - 1
     x:sub(1, x:size(1), i, i):copy(x_inp:sub(start, finish))
   end
   return x
end

此代码正在使用Torch框架。

[x_inp:size(1)返回Torch tensor（可能是多维矩阵）x_inp的尺寸1的大小。

请参见https://cornebise.com/torch-doc-template/tensor.html#toc_18

因此x_inp:size(1)给出了x_inp中的行数。 x_inp:size(2)，将为您提供列数...

local x = torch.zeros(torch.floor(s / batch_size), batch_size)

创建一个新的用零填充的二维张量，并为其创建本地引用，命名为x行数由s，x_inp的行数和batch_size计算得出。因此，对于您的示例输入，结果为floor(11/2) = floor(5.5) = 5。

您的示例中的列数为2，因为batch_size为2。

火炬

所以简单地说x是5x2矩阵

0 0
0 0
0 0
0 0
0 0

以下几行将x_inp的内容复制到x。

for i = 1, batch_size do
  local start = torch.round((i - 1) * s / batch_size) + 1
  local finish = start + x:size(1) - 1
  x:sub(1, x:size(1), i, i):copy(x_inp:sub(start, finish))
end

[在第一次运行中，start的值为1，finish的值为5，因为x:size(1)当然是x的行数，即5。1+5-1=5在第二轮中，start计算为6，finish计算为10

因此x_inp的前5行（您的第一批）被复制到x的第一列中，第二批将被复制到x的第二列中

x:sub(1, x:size(1), i, i)是x的子张量，在行1到5，列1到1，在第二行行1-5，列2到2（在您的示例中）。因此，只不过是x

的第一和第二列

请参见https://cornebise.com/torch-doc-template/tensor.html#toc_42

:copy(x_inp:sub(start, finish))

将元素从x_inp复制到x的列中。

因此，总而言之，您将输入张量并分成若干批，然后将其存储在张量中，每批中都有一列。

因此x_inp

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

和batch_size = 2

x是

0 5
1 6
2 7
3 8
4 9

进一步：

local function testdataset(batch_size)
  local x = load_data(ptb_path .. "ptb.test.txt")
  x = x:resize(x:size(1), 1):expand(x:size(1), batch_size)
  return x
end

是另一个从文件加载一些数据的函数。此x与上面的x无关，只是它们都是张量。

让我们使用一个简单的示例：

x被

1
2
3
4

和batch_size = 4

x = x:resize(x:size(1), 1):expand(x:size(1), batch_size)

[第一个x将被调整为4x1，读取为https://cornebise.com/torch-doc-template/tensor.html#toc_36

然后通过将第一行复制3次将其扩展为4x4。

导致x为张量

1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3
4 4 4 4

读取https://cornebise.com/torch-doc-template/tensor.html#toc_49