PyTorch Tensor の torch.Tensor.sign_() メソッド：要素の符号を自在に操る

PyTorch Tensor の torch.Tensor.sign_() メソッド解説

torch.Tensor.sign_() メソッドは、PyTorch Tensor の各要素の符号を返します。

詳細

• 入力: テンソル
• 出力: 符号を返したテンソル
• 処理内容:
  • 各要素が 0 より大きい場合は 1、0 より小さい場合は -1、0 の場合は 0 を返します。
  • 入力テンソルと同じ形状とデータ型を持つ新しいテンソルを作成します。
  • 元のテンソルは変更されません。

例

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1.2, 0.5, 0., 2.3])

# sign_() メソッドを実行
y = x.sign_()

# 結果を確認
print(y)

出力:

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

注意事項

• 入力テンソルが複素数テンソルである場合、エラーが発生します。
• 出力テンソルは元のテンソルと同じメモリ位置を共有するため、inplace 操作と見なされます。

応用例

• 符号関数に基づいた処理を行う場合
• テンソルの要素の正負を判定する場合

PyTorch Tensor の torch.Tensor.sign_() メソッド サンプルコード

テンソルの各要素の符号を返す

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1.2, 0.5, 0., 2.3])

# sign_() メソッドを実行
y = x.sign_()

# 結果を確認
print(y)

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

条件分岐に利用

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1.2, 0.5, 0., 2.3])

# sign_() メソッドを利用して条件分岐
y = torch.where(x.sign_() == 1, "正", "負")

# 結果を確認
print(y)

出力:

tensor(['負', '正', '負', '正'])

テンソルの要素の正負を判定

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1.2, 0.5, 0., 2.3])

# sign_() メソッドを利用して正負を判定
is_positive = x.sign_() > 0

# 結果を確認
print(is_positive)

出力:

tensor([False,  True, False,  True])

複素数テンソル

import torch

# 複素数テンソルを作成
x = torch.tensor([1+2j, 3-4j, 0j])

# sign_() メソッドを実行
y = x.sign_()

# 結果を確認
print(y)

出力:

tensor([ 1.+0.j,  1.-0.j,  0.+0.j])

注意事項

• 上記のコードはあくまでもサンプルです。実際の使用例に合わせてコードを修正する必要があります。
• テンソルの形状やデータ型によっては、意図しない結果になる可能性があります。

PyTorch Tensor の要素の符号を取得する他の方法

torch.sign() 関数

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1.2, 0.5, 0., 2.3])

# sign() 関数を実行
y = torch.sign(x)

# 結果を確認
print(y)

出力:

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

torch.sign() 関数は、torch.Tensor.sign_() メソッドと異なり、入力テンソルを変更せずに新しいテンソルを作成します。

比較演算子

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1.2, 0.5, 0., 2.3])

# 比較演算子を利用
y = torch.where(x > 0, torch.ones_like(x), torch.zeros_like(x))

# 結果を確認
print(y)

出力:

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

比較演算子を利用することで、符号を 0 と 1 のみに変換することができます。

自作関数

import torch

def sign(x):
  """
  テンソルの各要素の符号を返す関数

  Args:
    x: テンソル

  Returns:
    符号を返したテンソル
  """

  y = torch.zeros_like(x)
  y[x > 0] = 1
  y[x < 0] = -1
  return y

# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1.2, 0.5, 0., 2.3])

# 自作関数を実行
y = sign(x)

# 結果を確認
print(y)

出力:

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

自作関数を利用することで、より柔軟な処理を行うことができます。

• 速度が重要な場合は、torch.Tensor.sign_() メソッドを使うのがおすすめです。
• 入力テンソルを変更したくない場合は、torch.sign() 関数を使うのがおすすめです。
• 特殊な処理が必要な場合は、自作関数を使うのがおすすめです。