从 python 调用 torch7 (Lua) 函数？
Call torch7 (Lua) function from python?
我有一个程序是用 python 编写的，我有使用 Toch7 训练的模型 ConvNet。我想从 python 程序调用 forward 和 backpro 到模型，因为我发现很难在 lua.
中再次编写它
有什么想法吗？
正如 Torch 作者之一在 torch7 maillist, you can try pytorch 上所建议的那样。
我认为您现在有了更好的解决方案，即 lutorpy。
与pytorch不同的是，你在python中有一个lua引擎，所以在python中导入任何lua模块和代码更加灵活]，并且它易于使用且灵活。对于 pytorch，你只有很少的移植模块，你可以直接在 python 中使用。
使用 lutorpy，您可以轻松快速地在 numpy 和 torch 张量之间进行转换。
对于您的情况，您可以像这样在 python 中编写代码：
import numpy as np
import lutorpy as lua
model = torch.load('PATH TO YOUR MODEL FILE')
# generate your input data with numpy
arr = np.random.randn(100)
# convert your numpy array into torch tensor
x = torch.fromNumpyArray(arr)
# apply model forward method with "._" syntax(which is equivalent to ":" in lua)
y = model._forward(x)
不同库之间的简要比较：
How can I load and use torch deep learning models from python?
我有一个程序是用 python 编写的，我有使用 Toch7 训练的模型 ConvNet。我想从 python 程序调用 forward 和 backpro 到模型，因为我发现很难在 lua.
中再次编写它有什么想法吗？
正如 Torch 作者之一在 torch7 maillist, you can try pytorch 上所建议的那样。
我认为您现在有了更好的解决方案，即 lutorpy。 与pytorch不同的是，你在python中有一个lua引擎，所以在python中导入任何lua模块和代码更加灵活]，并且它易于使用且灵活。对于 pytorch，你只有很少的移植模块，你可以直接在 python 中使用。
使用 lutorpy，您可以轻松快速地在 numpy 和 torch 张量之间进行转换。
对于您的情况，您可以像这样在 python 中编写代码：
import numpy as np
import lutorpy as lua
model = torch.load('PATH TO YOUR MODEL FILE')
# generate your input data with numpy
arr = np.random.randn(100)
# convert your numpy array into torch tensor
x = torch.fromNumpyArray(arr)
# apply model forward method with "._" syntax(which is equivalent to ":" in lua)
y = model._forward(x)
不同库之间的简要比较： How can I load and use torch deep learning models from python?