Torch中的单一分类器网络

Question

我是Torch的新手。我试图在Torch中运行单个分类器实验。但是，当训练开始时，我收到以下错误，

/ torch / install / bin / luajit：错误的参数＃2到'？' （超出范围/torch/pkg/torch/generic/Tensor.c:853）

堆栈追溯：

    [C]: at 0x7f17b9dc029
    [C]: in function '__index'
    .../torch/install/share/lua/5.1/optim/ConfusionMatrix.lua:40: in function '_add'
    .../torch/install/share/lua/5.1/optim/ConfusionMatrix.lua:102: in function 'batchAdd'
    Main.lua:246: in function 'Train'
    Main.lua:289: in main chunk
    [C]: in function 'dofile'
    .../torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:131: in main chunk
    [C]: at 0x00406670

是否可以在火炬中训练单个分类器网络？ 提前致谢。

Answer 1

感谢您的回复。我的模型包含，

classifier = nn.Sequential（）

分类：添加（nn.Dropout（0.5））

分类：加（nn.Linear（512512））

分类：添加（nn.BatchNormalization（512））

分类器：add（nn.ReLU（true））

分类：添加（nn.Dropout（0.5））

分类：加（nn.Linear（512,1））

分类：加（nn.LogSoftMax（））

我在网络中使用nn.CrossEntropyCriterion（）进行丢失。

是否有可能进行单一分类器实验？

Answer 2

是的，你可以在一堂课上训练。

你得到的错误指向混乱矩阵。对于一个类，它应该是以下方式： - 类

classes = {1}

- 该矩阵记录当前的类混淆

confusion = optim.ConfusionMatrix(classes)

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