【Practical 1】Oxford Machine Learning 2014-2015

***----------------------------做FYP需要，新学Torch7和Lua，把解题思路和理解记在这里，欢迎交流指正----------------------------***

***----------------------------学习课程based on Oxford University Machine Learning Course 2014-201Nando de Freitas----------------------------***
Course and practical Information

Practical 1: https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/practicals/practical1.pdf

1. 三种方法extract elements in Tensor：
首先create Tensor in Torch用到指令 torch.Tensor()

torch.Tensor({{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}})

第一个{}把左右的elements括起来，里面的其他每一个{}代表了一个row里的elements。

方法一：
for loop 循环extract middle column

t = torch.Tensor({{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}})
col = torch.Tensor((#t)[1],1) --define an empty tensor to store extracted col

for i=1,(#t)[1] do
col[i]=t[i][2]
end

print(col)

方法二：
{}代表整行/列选取，相当于MATLAB里的：

col = t[{{},2}]

方法三：
用narrow 指令slice指定的elements

col = t:narrow(2,2,1)

narrow指令的input中：
1st argument --- dimension
2nd argument --- slicing starting row/col
3rd argument --- number of row/col expected to be sliced out
在这个例子中，Tensor t只有两个dim，row 和 col。要slice中间的col则第一个argument选择2 for col，开始slice的col为第二个col，只需要slice一列。若第三个argument = 3则提取的是第二列和第三列。