PyTorchでテンサーの非ゼロ要素を簡単に取得！ torch.Tensor.nonzero() の使い方を徹底解説

PyTorchにおけるtorch.Tensor.nonzero()の解説

torch.Tensor.nonzero()は、PyTorchにおけるテンサーの非ゼロ要素のインデックスを返す関数です。

使い方

indices = torch.Tensor.nonzero(input)

• input: 非ゼロ要素のインデックスを求めたいテンサー
• indices: 非ゼロ要素のインデックスを含むテンソル。インデックスは2次元で、最初の次元は非ゼロ要素の数、2番目の次元は対応する要素の座標を表します。

例

import torch

# 2 x 3 テンサーを作成
x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3]])

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
indices = x.nonzero()

print(indices)

tensor([[0, 0],
        [1, 1],
        [1, 2]])

上記の例では、xの非ゼロ要素は1、2、3であり、それぞれインデックス(0, 0), (1, 1), (1, 2)に対応しています。

オプション引数

torch.Tensor.nonzero()には、以下のオプション引数があります。

• as_tuple: 結果をタプルとして返すかどうかを指定します。デフォルトはFalseで、テンソルとして返します。
• sort: 結果をソートするかどうかを指定します。デフォルトはFalseで、ソートしません。

応用例

torch.Tensor.nonzero()は以下の用途に役立ちます。

• 非ゼロ要素の数をカウントする
• 非ゼロ要素のある行または列を抽出する
• 非ゼロ要素を別のテンサーにコピーする

torch.Tensor.nonzero()は、PyTorchにおけるテンサーの非ゼロ要素のインデックスを簡単に取得できる便利な関数です。ぜひ活用してみてください。

補足

• torch.Tensor.nonzero()は、CPUとGPUの両方で動作します。
• torch.Tensor.nonzero()は、PyTorch 0.4以降で使用できます。

PyTorch のサンプルコード集

この例では、PyTorchを使って線形回帰モデルを構築し、訓練し、評価します。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# データの準備
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 5, 7])

# モデルの定義
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(2, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = LinearRegression()

# 損失関数の定義
criterion = nn.MSELoss()

# オプティマイザの定義
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 学習
for epoch in range(100):
    # データをテンサーに変換
    x_tensor = torch.from_numpy(X).float()
    y_tensor = torch.from_numpy(y).float()

    # 予測
    y_pred = model(x_tensor)

    # 損失計算
    loss = criterion(y_pred, y_tensor)

    # 勾配の計算
    loss.backward()

    # パラメータの更新
    optimizer.step()

    # ログの出力
    print(f'epoch: {epoch + 1}, loss: {loss.item():.4f}')

# テスト
x_new = torch.tensor([[7, 8]]).float()
y_pred_new = model(x_new)
print(f'予測値: {y_pred_new.item():.4f}')

画像分類

この例では、PyTorchを使ってCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を構築し、CIFAR-10データセットで画像分類を行います。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# データの準備
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# モデルの定義
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.conv1(x))
        x = self.pool(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = nn.ReLU(self.fc1(x))
        x = nn.Softmax(self.fc2(x))
        return x

model = CNN()

# 損失関数の定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# オプティマイザの定義
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 学習
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        images, labels = data

        # 勾配をゼロ化
        optimizer.zero_grad()

        # 予測
        outputs = model

PyTorchにおけるテンサーの非ゼロ要素のインデックス取得方法

torch.nonzero()を使う

これは最も一般的な方法で、torch.Tensor.nonzero()という専用の関数を使用します。

import torch

x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3], [0, 0, 4]])
indices = x.nonzero()
print(indices)

このコードは、以下の出力を生成します。

tensor([[0, 0],
        [1, 1],
        [1, 2],
        [2, 2]])

indices は、非ゼロ要素のインデックスを含む2次元テンソルです。最初の次元は非ゼロ要素の数、2番目の次元は対応する要素の座標を表します。

ループを使ってインデックスを抽出する

以下のコードのように、ループを使って手動でインデックスを抽出することもできます。

import torch

x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3], [0, 0, 4]])
non_zero_indices = []

for i in range(x.shape[0]):
    for j in range(x.shape[1]):
        if x[i, j] != 0:
            non_zero_indices.append((i, j))

print(non_zero_indices)

このコードは、上記の torch.nonzero() と同じ出力を生成します。

NumPyを使ってインデックスを抽出する

PyTorchテンサーをNumPy配列に変換してから、NumPyの関数を使ってインデックスを抽出することもできます。

import torch
import numpy as np

x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3], [0, 0, 4]])
x_numpy = x.numpy()
non_zero_indices = np.nonzero(x_numpy)
print(non_zero_indices)

このコードは、以下の出力を生成します。

(array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2]))

NumPyの nonzero() 関数は、非ゼロ要素のインデックスをタプルとして返します。

上記のように、PyTorchでテンサーの非ゼロ要素のインデックスを取得するには、いくつかの方法があります。状況に応じて適切な方法を選択してください。

補足

• どの方法を使用するかは、パフォーマンスや可読性などの要件によって異なります。