Parallel Computation mit nngraph Torch

Question

Ich dachte, dass nngraph sollte auf neuronale Netze mit komplexen Strukturen (beispielsweise parallele Berechnungen) viel einfacher, aber ich lief in einige Fehler machen zu schreiben ..

ist der Hauptvorteil von nngraph die Fähigkeit, den Graphen anschließend zu plotten, und auch die Möglichkeit, die Module ganz einfach zu verketten?

Warum habe ich einen Fehler mit diesem:

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

oder vielleicht sollte ich so etwas wie

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

tun?

(Eingang [1] und Eingabe [2] sind nur Tensoren ganze Zahlen enthalten) (Der Fehler ist, dass man von Frage und Antwort keine korrekte Ausgabe hat. Maße ausgeschaltet sind, etc.)

Muss ich ParallelTable auch bei Verwendung von nngraph in einem solchen Fall verwenden?

Answer 1

In Ordnung, anscheinend ist das unabhängig von nngraph.

Was Sie in diesem Fall tun sollten, ist Ihr Modul klonen, und verwenden Sie den Klon:

lookup2 = lookup:clone() 

Lookup und Lookup2 werden die gleichen Parameter teilen.