PyTorch Tensor の resize_() メソッドとは？

2024-04-02

PyTorch Tensor の resize_() メソッド

メソッドの概要

resize_() メソッドは、テンソルの新しいサイズを指定する引数を受け取ります。新しいサイズは、テンソルの要素数の合計が変わらない限り、何でもかまいません。

例:

import torch

# テンソルの作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンソルのサイズ変更
tensor.resize_(2, 6)

# テンソルの形状を確認
print(tensor.shape)

出力：

torch.Size([2, 6])

メソッドの注意点

resize_() メソッドは、テンソルの内容を変更する可能性があります。
テンソルの要素数を増やす場合、新しい要素は 初期化されません。
テンソルの要素数を減らす場合、余分な要素は削除されます。
resize_() メソッドは 破壊的 な操作です。つまり、元のテンソルは変更されます。

代替方法

テンソルのサイズを変更するだけの場合、view() メソッドを使用できます。view() メソッドは、テンソルの内容を変更せずに、テンソルの形状を変更します。
テンソルの要素数を増減する必要がある場合は、torch.cat() や torch.chunk() などのメソッドを使用できます。

resize_() メソッドは、PyTorch テンソルのサイズを変更するための強力なツールです。しかし、このメソッドを使用する際には、いくつかの注意点があります。テンソルの内容を変更する可能性があること、要素数の増減に伴う処理、破壊的な操作であることを理解した上で、使用することが重要です。

補足

resize_() メソッドは、テンソルの ストレージ を変更する場合があります。ストレージとは、テンソルのデータが実際に格納されている場所です。ストレージが変更されると、テンソルのメモリ効率が向上する場合があります。
resize_() メソッドは、テンソルの勾配をクリアします。勾配は、バックプロパゲーションで使用されるテンソルです。勾配がクリアされると、バックプロパゲーションを実行できなくなります。

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

テンソルのサイズ変更

import torch

# テンソルの作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンソルのサイズ変更
tensor.resize_(2, 6)

# テンソルの内容を確認
print(tensor)

tensor([[ 0.0730,  0.0391, -0.0440,  0.0132,  0.0565, -0.0117],
        [ 0.0532,  0.0642, -0.0714, -0.0065, -0.0374,  0.1004]])

テンソルの要素数の増加

import torch

# テンソルの作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンソルの要素数を増加
tensor.resize_(3, 6)

# テンソルの内容を確認
print(tensor)

出力：

tensor([[ 0.0730,  0.0391, -0.0440,  0.0132,  0.0565, -0.0117],
        [ 0.0532,  0.0642, -0.0714, -0.0065, -0.0374,  0.1004],
        [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
          0.        ]])

新しい要素は初期化されません。

テンソルの要素数の減少

import torch

# テンソルの作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンソルの要素数を減少
tensor.resize_(2, 3)

# テンソルの内容を確認
print(tensor)

出力：

tensor([[ 0.0730,  0.0391,  0.0132],
        [ 0.0532,  0.0642, -0.0065]])

余分な要素は削除されます。

テンソルの形状変更 (view())

import torch

# テンソルの作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンソルの形状変更
tensor = tensor.view(2, 6)

# テンソルの内容を確認
print(tensor)

出力：

tensor([[ 0.0730,  0.0391, -0.0440,  0.0132,  0.0565, -0.0117],
        [ 0.0532,  0.0642, -0.0714, -0.0065, -0.0374,  0.1004]])

view() メソッドは、テンソルの内容を変更せずに、形状を変更します。

テンソルの要素数の増減 (cat(), chunk())

import torch

# テンソルの作成
tensor1 = torch.randn(3, 4)
tensor2 = torch.randn(3, 4)

# テンソルの要素数の増加
tensor = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)

# テンソルの要素数の減少
tensors = torch.chunk(tensor, 2, dim=0)

# テンソルの内容を確認
print(tensor)
print(tensors)

出力：

tensor([[ 0.0730,  0.0391, -0.0440,  0.0132,  0.0565, -0.0117,  0.0532,
          0.0642, -0.0714, -0.0065, -0.0374,  0.1004],
        [ 0.1363,  0.0453, -0.0135, -0.0525,

PyTorch Tensor のサイズ変更を行うその他の方法

view() メソッドは、テンソルの形状を変更するために使用できます。resize_() メソッドとは異なり、view() メソッドはテンソルの内容を変更しません。

例:

import torch

# テンソルの作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンソルの形状変更
tensor = tensor.view(2, 6)

# テンソルの内容を確認
print(tensor)

出力：

tensor([[ 0.0730,  0.0391, -0.0440,  0.0132,  0.0565, -0.0117],
        [ 0.0532,  0.0642, -0.0714, -0.0065, -0.0374,  0.1004]])

torch.cat() および torch.chunk() メソッド

torch.cat() メソッドは、複数のテンソルを連結するために使用できます。torch.chunk() メソッドは、テンソルを複数の部分に分割するために使用できます。これらのメソッドを使用して、テンソルの要素数を増減することができます。

例:

import torch

# テンソルの作成
tensor1 = torch.randn(3, 4)
tensor2 = torch.randn(3, 4)

# テンソルの要素数の増加
tensor = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)

# テンソルの要素数の減少
tensors = torch.chunk(tensor, 2, dim=0)

# テンソルの内容を確認
print(tensor)
print(tensors)

出力：

tensor([[ 0.0730,  0.0391, -0.0440,  0.0132,  0.0565, -0.0117,  0.0532,
          0.0642, -0.0714, -0.0065, -0.0374,  0.1004],
        [ 0.1363,  0.0453, -0.0135, -0.0525,  0.0215,  0.0473,  0.0391,
          0.0642, -0.0271, -0.0569, -0.0971,  0.0661]])

[tensor([[ 0.0730,  0.0391, -0.0440,  0.0132,  0.0565, -0.0117],
        [ 0.0532,  0.0642, -0.0714, -0.0065, -0.0374,  0.1004]]),
 tensor([[ 0.1363,  0.0453, -0.0135, -0.0525,  0.0215,  0.0473],
        [ 0.0391,  0.0642, -0.0271, -0.0569, -0.0971,  0.0661]])

その他のライブラリ

tensorpack や chainer などのライブラリには、テンソルのサイズ変更を行うための便利な関数やメソッドが用意されています。

PyTorch Tensor のサイズを変更するには、resize_() メソッド以外にもいくつかの方法があります。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあるので、状況に応じて適切な方法を選択する必要があります。

PyTorch Tensor の resize_() メソッドとは？