【PyTorch】Tensor.signbit() で符号ビットを取得する方法:サンプルコード付き

2024-04-03

PyTorch Tensor.signbit() の解説

概要

  • 戻り値:各要素の符号ビットを表す bool 型 Tensor
  • 引数:なし
  • 使用例:
    • 数値の正負判定
    • 符号に基づいたデータのフィルタリング
    • ゼロ判定 (負のゼロと区別するため)

詳細

  • 符号ビットは、数値の正負を表す 1 ビットのフラグです。
    • True:負の数
    • False:正の数またはゼロ
  • 負のゼロは、符号ビットが True であり、絶対値が 0 の特殊な値です。
    • torch.signbit() は、負のゼロも True と判定します。
  • 整数型 Tensor には符号ビットがないため、torch.signbit() は適用できません。

import torch

# テンサーの作成
x = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0])

# 符号ビットの確認
print(torch.signbit(x))
# tensor([ True, False, False])

# 負の数のみ抽出
y = x[torch.signbit(x)]
print(y)
# tensor([-1.0])

補足

  • torch.sign() は、符号ビットだけでなく、数値の絶対値も考慮した符号を返します。
  • torch.abs() は、数値の絶対値を返します。


さまざまなサンプルコード

テンサーの符号ビットを確認

import torch

# テンサーの作成
x = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0])

# 符号ビットの確認
print(torch.signbit(x))
# tensor([ True, False, False])

負の数のみ抽出

# 負の数のみ抽出
y = x[torch.signbit(x)]
print(y)
# tensor([-1.0])

符号に基づいてデータをフィルタリング

# 符号に基づいてデータをフィルタリング
mask = torch.signbit(x)
filtered_data = x[mask]

# 結果の確認
print(filtered_data)
# tensor([-1.0])

ゼロ判定 (負のゼロと区別するため)

# ゼロ判定 (負のゼロと区別するため)
is_zero = (x == 0) & ~torch.signbit(x)

# 結果の確認
print(is_zero)
# tensor([False, True, False])

複雑な条件分岐

# 複雑な条件分岐
y = torch.where(torch.signbit(x), -x, x)

# 結果の確認
print(y)
# tensor([ 1.0,  0.0,  1.0])
  • 特定の値より大きい/小さい要素のみ抽出
  • 符号に基づいてデータをグループ化
  • 符号ビットを反転


比較演算子

x = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0])

# 符号ビットの確認
is_negative = x < 0

# 結果の確認
print(is_negative)
# tensor([ True, False, False])

torch.where()

# 符号ビットに基づいて True/False の Tensor を作成
sign_bits = torch.where(x < 0, True, False)

# 結果の確認
print(sign_bits)
# tensor([ True, False, False])

自作関数

def signbit(x):
  """
  テンサーの符号ビットを取得する自作関数

  Args:
      x: 入力テンサー

  Returns:
      符号ビットを表す bool 型 Tensor
  """

  return (x < 0).bitwise_and(torch.abs(x) != 0)

# 使用例
x = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0])

# 符号ビットの確認
print(signbit(x))
# tensor([ True, False, False])
  • 読みやすさを重視する場合は、比較演算子や torch.where() を使うのがおすすめです。
  • 速度を重視する場合は、torch.signbit() 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。

torch.Tensor.signbit() は、Tensor の符号ビットを取得する便利な関数です。

他にもいくつかの代替方法があるので、状況に合わせて使い分けてください。




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