matmul() メソッドのサンプルコード

PyTorch Tensor の matmul() メソッド

基本的な使い方

matmul() メソッドは、以下の形式で使用します。

torch.matmul(input1, input2)

ここで、

• input1 と input2 は、行列積を計算したい2つのテンソルです。
• 出力は、input1 と input2 の行列積を表すテンソルです。

例:

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.matmul(a, b)

print(c)
# tensor([[ 1.2345,  2.3456,  3.4567],
#        [ 4.5678,  5.6789,  6.7890]])

この例では、2つのランダムなテンソル a と b を作成し、matmul() メソッドを使って行列積を計算しています。

詳細

matmul() メソッドには、以下のオプション引数があります。

• out (Tensor, optional): 出力テンソルを指定します。
• transpose_a (bool, optional): 最初の入力テンソルの転置を行うかどうかを指定します。

例:

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(3, 4)

# 最初の入力テンソルの転置を行う
c = torch.matmul(a.t(), b)

# 2番目の入力テンソルの転置を行う
d = torch.matmul(a, b.t())

matmul() メソッドは、バッチ処理にも対応しています。つまり、複数のテンソルの行列積を同時に計算することができます。

例:

a = torch.randn(3, 2, 3)
b = torch.randn(3, 3, 4)

c = torch.matmul(a, b)

print(c.shape)
# torch.Size([3, 2, 4])

この例では、3つのバッチ分の2つのテンソルの行列積を計算しています。

torch.Tensor.matmul() メソッドは、2つのテンソルの行列積を計算するための便利なメソッドです。オプション引数を使って、転置やバッチ処理などの操作を行うことができます。

PyTorch Tensor.matmul() メソッドのサンプルコード

基本的な行列積

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.matmul(a, b)

print(c)

転置

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(3, 4)

# 最初の入力テンソルの転置を行う
c = torch.matmul(a.t(), b)

# 2番目の入力テンソルの転置を行う
d = torch.matmul(a, b.t())

このコードは、最初の入力テンソル a と 2番目の入力テンソル b それぞれを転置してから、matmul() メソッドを使って行列積を計算します。

バッチ処理

a = torch.randn(3, 2, 3)
b = torch.randn(3, 3, 4)

c = torch.matmul(a, b)

print(c.shape)

このコードは、3つのバッチ分の2つのテンソルの行列積を計算します。

その他

• 行列ベクトルの掛け算

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(3)

c = torch.matmul(a, b)

print(c)

• ブロードキャスト

a = torch.randn(3, 1)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.matmul(a, b)

print(c.shape)

• バッチサイズが異なるテンソルの行列積

a = torch.randn(3, 2, 3)
b = torch.randn(2, 3, 4)

c = torch.matmul(a, b)

print(c.shape)

PyTorch Tensor の matmul() メソッドの代替方法

torch.einsum() は、Einstein 記法を使ってテンソルの縮約を計算することができます。matmul() メソッドと同じ結果を得るためには、以下の式を使用します。

torch.einsum("ij,jk->ik", a, b)

ここで、

• i、j、k は、テンソルの次元を表すインデックスです。

例:

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.einsum("ij,jk->ik", a, b)

print(c)

このコードは、matmul() メソッドと同じ結果を出力します。

手動で計算

テンソルのサイズが小さい場合は、手動で行列積を計算することができます。

例:

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

c = torch.zeros(2, 2)

for i in range(2):
  for j in range(2):
    for k in range(2):
      c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]

print(c)

このコードは、matmul() メソッドと同じ結果を出力します。

NumPy は、Python で科学計算を行うためのライブラリです。NumPy の dot() メソッドを使って、テンソルの行列積を計算することができます。

例:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

c = np.dot(a, b)

print(c)

このコードは、matmul() メソッドと同じ結果を出力します。

PyTorch Tensor の matmul() メソッドには、torch.einsum()、手動計算、NumPy などの代替方法があります。どの方法を使うかは、状況によって異なります。