Lua Torch双张量CharTensor不相容性
从本质上讲，我们如何用双张量乘以CharTensor掩模？我为火炬制作了一个模块，它应该类似于ReLU模块。因此self.mask应该是一个0和1的掩码，我想用它来处理双张量self.output。目前self.mask是一个图表传感器，我无法将日志中显示的两者相乘。这看起来很琐碎，但我现在一直在网上寻找，找不到解决办法 无限感谢 -焦虑的编码员 功能需求：更新输出（输入） self.mask=torch.gt（输入，0） 自输出：cmul（自屏蔽） 日志： 无效参数：DoubleTensor ByteTensor 预期参数：双张量[双张量]双张量 堆栈回溯： [C] ：在功能“cmul”中Lua Torch双张量CharTensor不相容性,lua,neural-network,torch,Lua,Neural Network,Torch,从本质上讲，我们如何用双张量乘以CharTensor掩模？我为火炬制作了一个模块，它应该类似于ReLU模块。因此self.mask应该是一个0和1的掩码，我想用它来处理双张量self.output。目前self.mask是一个图表传感器，我无法将日志中显示的两者相乘。这看起来很琐碎，但我现在一直在网上寻找，找不到解决办法 无限感谢 -焦虑的编码员 功能需求：更新输出（输入） self.mask=torch.gt（输入，0） 自输出：cmul（自屏蔽） 日志： 无效参数：DoubleTenso
./requu.lua:21:in function'forward'Torch公开了执行此操作的方法，而无需自己乘以值。最简单的方法可能是反转遮罩并使用：
谢谢你简洁的回答！
self.mask = torch.le(input, 0)
self.output[self.mask] = 0