PyTorch Tensor の torch.Tensor.arccosh_() メソッド

PyTorch Tensor の torch.Tensor.arccosh_() メソッド解説

概要

• メソッド名: torch.Tensor.arccosh_()
• 引数: なし
• 戻り値: なし (元のテンソルが書き換えられます)
• 機能: 入力テンソルの各要素の双曲線余弦関数の逆関数を計算し、結果を元のテンソルに書き込む
• 使用例:

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)

# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

詳細解説

• torch.Tensor.arccosh_() は、入力テンソルの各要素が 1 以上 であることを前提とします。
• 入力テンソルの要素が 1 未満の場合、結果は NaN (Not a Number) になります。
• 出力テンソルの単位はラジアンです。
• torch.Tensor.arccosh_() は、inplace 操作であるため、元のテンソルが書き換えられます。
• 出力テンソルの形状は入力テンソルと同じです。

コード例

以下のコード例は、torch.Tensor.arccosh_() メソッドの使用方法を示しています。

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)

# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

# テンソルの値を変更
x.add_(1.0)

# 再度、双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)

# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.6094379, 1.7917594, 2.2312925])

注意事項

• 入力テンソルの要素が 1 未満の場合、結果は NaN になります。

補足

• torch.Tensor.arccosh_() メソッドは、双曲線余弦関数の逆関数を計算するだけでなく、双曲線余弦関数の逆関数の導関数も計算することができます。
• 導関数を計算するには、torch.autograd.grad 関数を使用する必要があります。

torch.Tensor.arccosh_() メソッドのサンプルコード

テンソルの各要素の双曲線余弦関数の逆関数を計算

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)

# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

テンソルの値を変更してから再度計算

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)

# テンソルの値を変更
x.add_(1.0)

# 再度、双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)

# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.6094379, 1.7917594, 2.2312925])

条件分岐を用いて計算

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.0, 1.5, 2.0, 3.0])

# 条件分岐を用いて計算
torch.where(x >= 1.0, torch.arccosh_(x), torch.nan_(x))

# 結果を確認
print(x)
# tensor([NaN, 1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

マスクを用いて計算

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.0, 1.5, 2.0, 3.0])

# マスクを作成
mask = torch.tensor([False, True, True, True])

# マスクを用いて計算
x[mask] = torch.arccosh_(x[mask])

# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0000000, 1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

GPU で計算

import torch

# テンソルを GPU に転送
x = x.to("cuda")

# GPU で双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)

# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472], device='cuda:0')

torch.Tensor.arccosh_() メソッド以外の方法

torch.acosh() メソッドは、テンソルの各要素の双曲線余弦関数の逆関数を計算します。

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
y = torch.acosh(x)

# 結果を確認
print(y)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

ループ処理

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

# ループ処理で双曲線余弦関数の逆関数を計算
y = torch.empty_like(x)
for i in range(x.numel()):
  y[i] = torch.acosh(x[i])

# 結果を確認
print(y)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

NumPy を使用

import numpy as np
import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

# NumPy を使用して双曲線余弦関数の逆関数を計算
y = torch.from_numpy(np.arccosh(x.numpy()))

# 結果を確認
print(y)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])

• 速度が重要な場合は、torch.Tensor.arccosh_() メソッドを使用するのが最善です。
• 柔軟性が重要な場合は、torch.acosh() メソッドを使用するのが良いでしょう。
• コードの簡潔性が重要な場合は、ループ処理を使用するのが良いでしょう。
• NumPy を既に使用している場合は、NumPy を使用するのが良いでしょう。