torch.heaviside() 関数のサンプルコード

PyTorch Tensor の torch.Tensor.heaviside() 関数

• 入力値が 0 より大きい場合: 出力値は 1 になります。
• 入力値が 0 以下の場合: 出力値は 0 になります。

引数:

• input (Tensor): 入力テンソル。
• values (Tensor, optional): オプション引数。入力値が 0 と判定される値を指定します。デフォルトは 0 です。

例:

import torch

# 入力テンサーを作成
input_tensor = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0])

# heaviside() 関数を使って階段関数を計算
output_tensor = torch.heaviside(input_tensor)

# 出力結果を表示
print(output_tensor)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

tensor([0., 1., 1.])

補足:

• torch.heaviside() 関数は、二値分類タスクや論理ゲートのシミュレーションなど、様々な場面で使用されます。
• オプション引数 values を使用することで、階段関数のしきい値を調整することができます。
• torch.heaviside() 関数は、GPU上で高速に計算することができます。

PyTorch Tensor の torch.heaviside() 関数を使ったサンプルコード集

単純な階段関数

import torch

# 入力テンサーを作成
input_tensor = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0])

# heaviside() 関数を使って階段関数を計算
output_tensor = torch.heaviside(input_tensor)

# 出力結果を表示
print(output_tensor)

このコードは、冒頭の解説と同じ処理を実行します。

しきい値を変更した階段関数

import torch

# 入力テンサーを作成
input_tensor = torch.tensor([-2.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0])

# heaviside() 関数を使って階段関数を計算 (しきい値を -0.5 に設定)
output_tensor = torch.heaviside(input_tensor, values=-0.5)

# 出力結果を表示
print(output_tensor)

このコードは、入力値が -0.5 より大きい場合のみ 1 を出力する階段関数を計算します。

論理ゲートのシミュレーション

import torch

# 論理ゲートの入力値を作成
input_a = torch.tensor([1.0, 0.0, 1.0])
input_b = torch.tensor([0.0, 1.0, 0.0])

# ANDゲートの出力計算
and_output = torch.heaviside(input_a * input_b)

# ORゲートの出力計算
or_output = torch.heaviside(input_a + input_b - 1)

# NOTゲートの出力計算
not_output = 1 - torch.heaviside(input_a)

# 出力結果を表示
print(and_output)
print(or_output)
print(not_output)

このコードは、torch.heaviside() 関数を使って ANDゲート、ORゲート、NOTゲートの出力値を計算します。

画像の二値化

import torch
import torchvision

# 画像を読み込む
image = torchvision.transforms.ToTensor()(Image.open('image.jpg'))

# 画像の明るさを変換
grayscale_image = image.sum(dim=2, keepdim=True)

# 二値化処理
binary_image = torch.heaviside(grayscale_image - 0.5)

# 結果を表示
torchvision.utils.show_image(binary_image.squeeze(0))

このコードは、torch.heaviside() 関数を使って画像を二値化します。

カスタム活性化関数の作成

import torch

# カスタム活性化関数を作成
def my_activation(x):
  return torch.heaviside(x) + 0.5 * torch.tanh(x)

# 入力テンサーを作成
input_tensor = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0])

# カスタム活性化関数を適用
output_tensor = my_activation(input_tensor)

# 出力結果を表示
print(output_tensor)

このコードは、torch.heaviside() 関数と torch.tanh() 関数を使ってカスタム活性化関数を作成します。

これらのサンプルコードは、torch.heaviside() 関数の様々な使用方法を示しています。この関数は、様々なタスクに使用できる汎用的なツールです。

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