Torch基础学习（一）

CVPR是计算机图像视觉方面的顶级会议，在2015年的会议上有两项基于ML的开发平台被提出来，分别是Caffe和Torch，且在会议上作了Tutorials，可见其有一定的影响力。具体的与该会议相关的资料，有兴趣的不妨看看TomBone's Computer Vision Blog的文章Deep down the rabbit hold: CVPR 2015 and beyond。我在这就不班门弄斧了，由于目 前网上关于Torch的学习资料比较少，所以记录下自己学习Torch时的一些感受，如果能帮到大家，那就更好了。

好，现在进入正题。

一、关于Torch的安装

由于官网www.torch.ch中有比较详细的说明，这里就不重复，不过，需要说明一点，目前Torch应该只支持Mac OS X 和Ubuntu 12+。至于在windows下能否装，我好像没找到有类似的教程。不过这也给我一个好好在linux平台下学习的机会，也是不错的。

二、两种编辑状态

安装好Torch后，（由于本人Linux 基础薄弱）我花了比较长的时间去弄明白，th>、itorch、ipython和Torch之间的关系，因为不弄明白，很难进行后续的学习。首先，要验证是否安装好Torch，在终端输入th命令，若有Torch相关信息返回，则表示安装成功。且这时候，终端命令会变为：

th>

其实，熟悉Linux的人应该懂，这就是类似shell的东西，就是Torch的shell（我是这么理解的，不准确还望校正），而由于Torch是基于Lua语言的开发平台，所以我们可以理解th是Lua的一个更高级的接口吧；也就是说，我们对于Torch的操作，是通过th（Lua）的命令集来实现的。并且，以后如果写代码，保存的文件格式也是*.lua，这时候，直接在终端使用th *.lua即可编译执行。

然而，Torch原来的各种数值运算工具其实并不能满足开发过程中的许多需求，特别是对于多媒体的处理中，需要显示图形图像音频等，所以需要额外的Package，也就是iTorch，当然，我安装完Torch以后，该Package就已经有了，大家可以用luarocks list查看是否已经包含该Package，否则就要luarocks install itorch啦。安装好后，可以运行itorch命令也可以运行itorch notebook命令，其实两者基本一样，不过itorch
notebook命令会弹出web IDE界面，可以显示多媒体信息，不家不妨试一试两者区别，简单地说：itorch.image(image.lena())这个函数在终端是显示不出图像的，但是notebook上是可以显示的。另外，对于这句话"iTorch是Torch的IPython的内核，itorch notebook跟IPython notebook是一样的“，当时困扰了我好久，我在想不是说基Lua的么，怎么又变成了Python呢，后面想了很久，也许是多媒体功能方面，需要用到Python，但其作为内核，我们在使用过程中可以暂且忽略，这并不影响使用lua语言的使用，我们只要将相关Package包含进去，使用之便可。

三、Torch的数据结构

在Torch中，Tensor是很重要的数据结构，其实就是多维的矩阵，支持char,unsigned char,short, int double类型的数据，并且对于Tensor，会有许多相关对应的操作函数，使用方法是用:来调用的，例如：Tensor(1,2,3):nDimension()就是查看该Tensor(1,2,3)的维度，更多的函数可以在gitHub中的Tensor文档中学习。

四、关于Package

其实刚接触Torch就几天，如果将其跟Matlab作对比的话，会发现数据处理方面蛮相似的，除了语言不太熟悉以外，很多操作习惯还是很统一的；感觉其强大之外在于许多开源的Package，像image,nn等等，在lua中，只要用require 'image'就可以使用image package中的函数了，不过前提是先要install该Package。

五、Package的学习

这部分内容比较重要，github中都有很详细的说明。

…………暂时先写到这吧，还得好好继续学习，希望能有更多的人一起学习交流啦。