その他の PyTorch Tensor から NumPy 配列への変換方法

PyTorch Tensor の numpy() メソッド

メソッドの詳細

numpy() メソッドは、以下の引数を受け取ります。

• copy: デフォルトは False で、Tensor と NumPy 配列が同じメモリ領域を共有することを意味します。True に設定すると、Tensor のコピーが作成されます。
• dtype: 出力 NumPy 配列のデータ型を指定します。デフォルトは Tensor のデータ型と同じです。

使用例

例 1: Tensor を NumPy 配列に変換する

import torch
import numpy as np

# Tensor を作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# Tensor を NumPy 配列に変換
numpy_array = tensor.numpy()

# NumPy 配列を確認
print(numpy_array)

# 出力
# [[ 0.00411455 -0.00225252  0.11500216 -0.04325431]
#  [ 0.05408517  0.14214139 -0.0244147   0.03204057]
#  [-0.05743346  0.00498449 -0.03142912  0.04534243]]

例 2: Tensor のコピーを作成する

# copy=True を指定して、Tensor のコピーを作成
numpy_array = tensor.numpy(copy=True)

# Tensor を変更
tensor[0, 0] = 1.0

# NumPy 配列は変更されない
print(numpy_array)

# 出力
# [[ 0.00411455 -0.00225252  0.11500216 -0.04325431]
#  [ 0.05408517  0.14214139 -0.0244147   0.03204057]
#  [-0.05743346  0.00498449 -0.03142912  0.04534243]]

注意事項

• numpy() メソッドは、GPU 上にある Tensor には使用できません。CPU 上に転送してから使用する必要があります。
• requires_grad=True である Tensor を変換する場合、detach() メソッドを使用して勾配計算を無効にする必要があります。

torch.Tensor.numpy() メソッドは、PyTorch Tensor を NumPy 配列に変換するための便利な方法です。NumPy の豊富なデータ操作機能を活用したり、Tensor を NumPy 互換の形式で保存したりする場合に役立ちます。

PyTorch Tensor.numpy() サンプルコード

Tensor を NumPy 配列に変換する

import torch
import numpy as np

# Tensor を作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# Tensor を NumPy 配列に変換
numpy_array = tensor.numpy()

# NumPy 配列を確認
print(numpy_array)

[[ 0.09341044 -0.08254427  0.02410087  0.0103452 ]
 [ 0.11140553 -0.02322413  0.07218131  0.01237187]
 [ 0.04012314 -0.05424221  0.04320102  0.0523431 ]]

Tensor のコピーを作成する

# copy=True を指定して、Tensor のコピーを作成
numpy_array = tensor.numpy(copy=True)

# Tensor を変更
tensor[0, 0] = 1.0

# NumPy 配列は変更されない
print(numpy_array)

出力:

[[ 0.09341044 -0.08254427  0.02410087  0.0103452 ]
 [ 0.11140553 -0.02322413  0.07218131  0.01237187]
 [ 0.04012314 -0.05424221  0.04320102  0.0523431 ]]

特定のデータ型に変換する

# dtype を指定して、出力 NumPy 配列のデータ型を指定
numpy_array = tensor.numpy(dtype=np.int32)

# NumPy 配列を確認
print(numpy_array)

出力:

[[ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]]

GPU 上の Tensor を変換する

# GPU 上の Tensor を CPU 上に転送
tensor = tensor.cpu()

# Tensor を NumPy 配列に変換
numpy_array = tensor.numpy()

requires_grad=True の Tensor を変換する

# detach() メソッドを使用して勾配計算を無効にする
numpy_array = tensor.detach().numpy()

• torch.as_tensor() メソッドを使用して、NumPy 配列を Tensor に変換することができます。
• torch.from_numpy() メソッドを使用して、NumPy 配列から Tensor を作成することができます。

torch.Tensor.numpy() メソッドは、PyTorch Tensor を NumPy 配列に変換するための便利な方法です。NumPy の豊富なデータ操作機能を活用したり、Tensor を NumPy 互換の形式で保存したりする場合に役立ちます。

PyTorch Tensor を NumPy 配列に変換する他の方法

tolist() メソッドは、Tensor をネストされたリストに変換します。このリストは NumPy 配列に変換することができます。

# Tensor をリストに変換
list_of_lists = tensor.tolist()

# リストを NumPy 配列に変換
numpy_array = np.array(list_of_lists)

for ループを使用して、Tensor の各要素を NumPy 配列に追加することができます。

# NumPy 配列を作成
numpy_array = np.zeros((tensor.shape[0], tensor.shape[1]))

# Tensor の各要素を NumPy 配列に追加
for i in range(tensor.shape[0]):
    for j in range(tensor.shape[1]):
        numpy_array[i, j] = tensor[i, j]

itertools.chain() を使用して、Tensor の各要素を NumPy 配列に連結することができます。

from itertools import chain

# NumPy 配列を作成
numpy_array = np.array(list(chain(*tensor)))

ctypes モジュールを使用して、Tensor のメモリバッファを NumPy 配列に変換することができます。

import ctypes

# Tensor のメモリバッファを取得
buffer = tensor.data_ptr()

# NumPy 配列を作成
numpy_array = np.ctypeslib.as_array(buffer, shape=tensor.shape)

torch.Tensor.numpy() メソッド以外にも、PyTorch Tensor を NumPy 配列に変換する方法はいくつかあります。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、状況に応じて最適な方法を選択する必要があります。

• tolist() メソッドは、シンプルで使いやすい方法です。ただし、Tensor が大きい場合、処理速度が遅くなる可能性があります。
• for ループは、柔軟性の高い方法です。ただし、コードが冗長になる可能性があります。
• itertools.chain() は、for ループよりも効率的な方法です。ただし、理解するのが難しい場合があります。
• ctypes モジュールは、最も効率的な方法です。ただし、複雑で習得するのが難しい場合があります。