PyTorch Tensor の addbmm_() メソッドとは？

PyTorch Tensor の addbmm_() メソッド

この関数の利点は次のとおりです。

• 複数の行列積をまとめて実行できるため、計算効率が向上します。
• バッチ処理に対応しているので、複数のデータセットに対して同じ操作を効率的に実行できます。
• in-place 操作なので、メモリ使用量が削減されます。

この関数は、次のような場合に役立ちます。

• ニューラルネットワークの訓練
• 線形代数計算
• 画像処理
• その他、行列計算が必要なあらゆる場面

この関数の詳細な説明

• 入力
  • self: 出力 Tensor を格納する変数
  • batch1: 3 次元 Tensor (バッチサイズ x 行数 x 列数)
  • beta: スカラー値。self に加算される係数
  • alpha: スカラー値。batch1 と batch2 の積にかけられる係数
• 出力

この関数の使い方

import torch

# テンソルの作成
batch1 = torch.randn(10, 3, 4)
batch2 = torch.randn(10, 4, 5)
self = torch.randn(3, 5)

# addbmm_() 関数の使用
self.addbmm_(batch1, batch2, beta=1, alpha=1)

# 結果の確認
print(self)

この関数の注意点

• batch1 と batch2 のバッチサイズが一致していないとエラーが発生します。
• self の形状は、batch1 と batch2 の積の結果と一致している必要があります。

補足

• addbmm_() 関数は、addbmm() 関数の in-place バージョンです。
• addbmm() 関数は、新しい Tensor を生成して結果を格納します。

PyTorch Tensor.addbmm_() サンプルコード

行列の積と加算

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.randn(5, 4)

# 行列の積と加算
D = torch.addbmm(C, A, B)

# 結果の確認
print(D)

バッチ処理

import torch

# テンソルの作成
batch_size = 10
A = torch.randn(batch_size, 5, 3)
B = torch.randn(batch_size, 3, 4)
C = torch.randn(batch_size, 5, 4)

# バッチ処理による行列の積と加算
D = torch.addbmm(C, A, B)

# 結果の確認
print(D)

In-place 操作

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.randn(5, 4)

# In-place 操作による行列の積と加算
C.addbmm_(A, B)

# 結果の確認
print(C)

係数の設定

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.randn(5, 4)

# 係数の設定
beta = 0.5
alpha = 1.0

# 係数付きの行列の積と加算
D = torch.addbmm(C, A, B, beta=beta, alpha=alpha)

# 結果の確認
print(D)

転置行列の使用

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(4, 3)
C = torch.randn(5, 4)

# 転置行列の使用
D = torch.addbmm(C, A.t(), B)

# 結果の確認
print(D)

ブロードキャスト

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.randn(4)

# ブロードキャスト
D = torch.addbmm(C, A, B)

# 結果の確認
print(D)

その他

• addbmm_() 関数は、様々な用途に使用できます。
• 詳細については、PyTorch ドキュメントを参照してください。

PyTorch Tensor.addbmm_() の代替方法

手動で計算

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.randn(5, 4)

# 手動での計算
D = C + torch.mm(A, B)

# 結果の確認
print(D)

torch.matmul() と torch.add()

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.randn(5, 4)

# torch.matmul() と torch.add() の使用
D = torch.add(C, torch.matmul(A, B))

# 結果の確認
print(D)

for ループ

import torch

# テンソルの作成
A = torch.randn(5, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.randn(5, 4)

# for ループによる計算
D = C.clone()
for i in range(C.shape[0]):
  D[i] += torch.mm(A[i], B)

# 結果の確認
print(D)

その他

• 上記以外にも、様々な代替方法があります。
• どの方法を使用するかは、状況によって異なります。

各方法の比較