PyTorch Tensor の累積和とは？

PyTorch Tensor の cumsum_() メソッド

メソッドの概要

torch.Tensor.cumsum_(input, dim, dtype=None) -> Tensor

引数

• input: 入力 Tensor
• dim: 累積和を計算する軸
• dtype: 出力 Tensor のデータ型 (省略可能)

戻り値

• 入力 Tensor と同じ形状の累積和 Tensor

メソッドの動作

cumsum_() メソッドは、dim で指定された軸方向に沿って累積和を計算します。例えば、dim=0 の場合、各行の累積和を計算します。

>>> input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> input.cumsum_(dim=0)
tensor([[1, 3, 6],
        [5, 10, 16]])

この例では、input Tensor の各行の累積和を計算しています。

オプション引数

dtype オプション引数を指定することで、出力 Tensor のデータ型を指定することができます。デフォルトでは、入力 Tensor のデータ型と同じになります。

>>> input = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
>>> input.cumsum_(dim=0, dtype=torch.int32)
tensor([[1, 3, 6],
        [5, 10, 16]], dtype=torch.int32)

この例では、input Tensor の各行の累積和を計算し、出力 Tensor のデータ型を torch.int32 に指定しています。

応用例

cumsum_() メソッドは、さまざまな場面で利用できます。以下、いくつかの例を紹介します。

• 時間系列データの累積和
• 画像処理におけるフィルタリング
• 機械学習における損失関数の計算

cumsum_() メソッドは、inplace 操作であることに注意が必要です。つまり、元の Tensor が書き換えられます。元の Tensor を保持したい場合は、torch.cumsum 関数を使用する必要があります。

torch.Tensor.cumsum_() メソッドは、PyTorch の Tensor における累積和を計算する便利な関数です。さまざまな場面で利用できるので、ぜひ覚えておきましょう。

PyTorch Tensor の cumsum_() メソッドのサンプルコード

時間系列データの累積和

import torch

# 時間系列データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])

# 累積和を計算
cumsum = data.cumsum_(dim=0)

# 結果を出力
print(cumsum)

tensor([10, 30, 60, 100, 150])

画像処理におけるフィルタリング

import torch
from PIL import Image

# 画像を読み込み
img = Image.open("image.png").convert("L")
img_tensor = torch.from_numpy(np.array(img))

# カーネル
kernel = torch.tensor([[1, 2, 1], [2, 4, 2], [1, 2, 1]])

# 畳み込み
filtered_img = torch.nn.functional.conv2d(img_tensor.unsqueeze(0), kernel, padding="same")

# 累積和を計算
cumsum = filtered_img.cumsum_(dim=0)

# 結果を出力
print(cumsum)

機械学習における損失関数の計算

import torch

# 入力データ
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 目標値
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# 損失関数
loss = torch.nn.MSELoss()

# 累積和を計算
cumsum_loss = loss(x, y).cumsum_(dim=0)

# 結果を出力
print(cumsum_loss)

出力:

tensor([ 9., 22., 45.])

上記以外にも、cumsum_() メソッドはさまざまな場面で利用できます。詳細は PyTorch documentation を参照してください。

注意事項

cumsum_() メソッドは、inplace 操作であることに注意が必要です。つまり、元の Tensor が書き換えられます。元の Tensor を保持したい場合は、torch.cumsum 関数を使用する必要があります。

PyTorch Tensor の累積和を計算する他の方法

torch.cumsum 関数は、cumsum_() メソッドと同様に累積和を計算できますが、inplace 操作ではありません。

import torch

# 入力データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])

# 累積和を計算
cumsum = torch.cumsum(data, dim=0)

# 結果を出力
print(cumsum)

出力:

tensor([10, 30, 60, 100, 150])

ループ処理

for ループを使用して累積和を計算することもできます。

import torch

# 入力データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])

# 累積和を計算
cumsum = torch.zeros_like(data)
for i in range(len(data)):
  cumsum[i] = torch.sum(data[:i+1])

# 結果を出力
print(cumsum)

出力:

tensor([10, 30, 60, 100, 150])

NumPy を使用して累積和を計算することもできます。

import torch
import numpy as np

# 入力データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])

# NumPyに変換
data_numpy = data.numpy()

# 累積和を計算
cumsum_numpy = np.cumsum(data_numpy)

# 結果を出力
print(cumsum_numpy)

出力:

[10 30 60 100 150]

• 速度が重要な場合は、torch.cumsum_() メソッドを使用するのが最適です。
• 元の Tensor を保持したい場合は、torch.cumsum 関数を使用する必要があります。
• 柔軟性が重要な場合は、ループ処理を使用することができます。
• NumPy をすでに使用している場合は、NumPy を使用して累積和を計算することもできます。