如何从 C 中读取 Torch 张量 [关闭]

Question

我必须使用 Torch 框架训练一个卷积神经网络，然后用 C 语言编写相同的网络。 为此，我必须以某种方式从我的 C 程序中读取网络的学习参数，但我找不到将 Torch 张量转换或写入文件以使其在 C 中可读的方法。 理想情况下，我想在 C 中将张量转换为双精度数组。

有人知道怎么做吗？在此先感谢:)

Answer 1

我找不到将 Torch 张量转换或写入文件以使其在 C 中可读的方法。理想情况下，我想在 C 中将张量转换为双精度数组。

最基本的（也是直接的）方式是直接在C中fread将你之前写入的数据写入二进制文件。在这种情况下，您通常会连接每一层的权重和偏差（如果有）。

在 Lua/Torch 方面，您可以使用 File 实用程序来逐字地 fwrite 每个张量数据。例如，这是一个基本功能：

local fwrite = function(tensor, file)
  if not tensor then return false end
  local n = tensor:nElement()
  local s = tensor:storage()
  return assert(file:writeDouble(s) == n)
end

例如，如果m 引用了包含权重的torch/nn 模块，您可以按如下方式使用它：

local file = torch.DiskFile("net.bin", "w"):binary()
fwrite(m.weight, file)
fwrite(m.bias, file)

当然，您需要编写自己的逻辑来确保您fwrite 并连接所有层的所有权重。在C端，除了net.bin，你还需要知道你的网络的结构（nb.layers，内核大小等参数）来知道double-s到fread有多少块。

作为示例（在 Lua 中），您可以查看 overfeat-torch（非官方项目），它说明了如何读取这样一个普通的二进制文件：请参阅 ParamBank 工具。

请记住，稳健的解决方案包括使用适当的二进制序列化格式，如 msgpack 或 Protocol Buffers，这将使导出/导入过程干净且可移植。

--

这是一个玩具示例：

-- EXPORT
require 'nn'

local fwrite = function(tensor, file)
  if not tensor then return false end
  local n = tensor:nElement()
  local s = tensor:storage()
  return assert(file:writeDouble(s) == n)
end

local m = nn.Linear(2, 2)

print(m.weight)
print(m.bias)

local file = torch.DiskFile("net.bin", "w"):binary()
fwrite(m.weight, file)
fwrite(m.bias, file)

然后在 C 中：

/* IMPORT */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>

int
main(void)
{
  const int N = 2; /* nb. neurons */

  double *w = malloc(N*N*sizeof(*w)); /* weights */
  double *b = malloc(N*sizeof(*w));   /* biases */

  FILE *f = fopen("net.bin", "rb");
  assert(fread(w, sizeof(*w), N*N, f) == N*N);
  assert(fread(b, sizeof(*w), N, f) == N);
  fclose(f);

  int i, j;
  for (i = 0; i < N; i++)
    for (j = 0; j < N; j++)
      printf("w[%d,%d] = %f\n", i, j, w[N*i+j]);

  for (i = 0; i < N; i++)
      printf("b[%d] = %f\n", i, b[i]);

  free(w);
  free(b);

  return 0;
}