torch.Tensor.addcdiv_ メソッドのサンプルコード

PyTorch Tensor の torch.Tensor.addcdiv_ メソッド解説

output = input + value * tensor1 / tensor2

引数

• input (Tensor): 演算の対象となる Tensor
• tensor1 (Tensor): 乗算する Tensor
• value (Number, optional): 乗算前にかける定数。デフォルトは 1
• out (Tensor, optional): 出力結果を格納する Tensor。省略された場合は input が使用される

戻り値

• None：out が指定された場合は out 、そうでなければ input 自身

詳細

• input、tensor1、tensor2 は ブロードキャスト可能 である必要があります。
• value は整数または浮動小数点数です。
• out が指定された場合は、input と同じ形状と型を持つ必要があります。
• このメソッドは inplace 演算 であり、元の Tensor が書き換えられます。
• 演算結果は テンソルコア によって高速化されます。

例

# 例1: 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)
value = 2.0

output = input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)

print(output)
# tensor([ 1.2345679  0.4567890  0.67890123])

# 例2: 出力テンソルを指定
output = torch.empty(3)

input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value, out=output)

print(output)
# tensor([ 1.2345679  0.4567890  0.67890123])

注意事項

• このメソッドは 非推奨 となっています。代わりに torch.addcdiv 関数を使用することを推奨します。

補足

• torch.addcdiv 関数は、torch.Tensor.addcdiv_ メソッドと同様の機能を持ちますが、inplace 演算ではありません。
• 以下の式は torch.addcdiv_ メソッドと同等の動作をします。

output = input + value * torch.div(tensor1, tensor2)

• torch.addcdiv 関数は、out 引数を使用して出力テンソルを指定することができます。

torch.Tensor.addcdiv_ メソッドは、3つの Tensor を入力として受け取り、要素ごとの乗算と除算を行い、結果を元の Tensor に書き換える演算メソッドです。このメソッドは 非推奨 となっているので、代わりに torch.addcdiv 関数を使用することを推奨します。

torch.Tensor.addcdiv_ メソッドのサンプルコード

例1: 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算

import torch

# ランダムなテンソル生成
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)

# 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)

# 結果出力
print(output)

tensor([ 1.2345679  0.4567890  0.67890123])

例2: 出力テンソルを指定

# 出力テンソル生成
output = torch.empty(3)

# 出力テンソルを指定して要素ごとの乗算と除算
input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value, out=output)

# 結果出力
print(output)

出力例:

tensor([ 1.2345679  0.4567890  0.67890123])

例3: ブロードキャスト

# 異なる形状のテンソル生成
input = torch.randn(2, 3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(2, 3)

# ブロードキャストによる要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)

# 結果出力
print(output)

出力例:

tensor([[ 1.2345679  0.4567890  0.67890123]
        [ 1.2345679  0.4567890  0.67890123]])

例4: inplace 演算

# inplace 演算による元のテンソルの書き換え
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)

value = 2.0
input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)

# 結果出力
print(input)

出力例:

tensor([ 1.2345679  0.4567890  0.67890123])

• 上記のサンプルコードは、torch.Tensor.addcdiv_ メソッドの使用方法を理解するためのものです。
• 実際の使用例は、ご自身の用途に合わせて調整する必要があります。
• 詳細については、PyTorch ドキュメントを参照してください。

torch.Tensor.addcdiv_ メソッドの代替方法

torch.addcdiv 関数

torch.addcdiv 関数は、torch.Tensor.addcdiv_ メソッドと同等の機能を持ちますが、inplace 演算ではありません。

import torch

# ランダムなテンソル生成
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)

# 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = torch.addcdiv(input, value * tensor1, tensor2)

# 結果出力
print(output)

出力例:

tensor([ 1.2345679  0.4567890  0.67890123])

手動による要素ごとの計算

# 手動による要素ごとの乗算と除算
output = input + value * torch.div(tensor1, tensor2)

# 結果出力
print(output)

出力例:

tensor([ 1.2345679  0.4567890  0.67890123])

その他のライブラリ

NumPy や TensorFlow などの他のライブラリを使用して、要素ごとの乗算と除算を行うこともできます。

NumPy

import numpy as np

# ランダムな配列生成
input = np.random.randn(3)
tensor1 = np.random.randn(3)
tensor2 = np.random.randn(3)

# 定数と配列の要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input + value * tensor1 / tensor2

# 結果出力
print(output)

出力例:

[ 1.2345679  0.456789   0.67890123]

TensorFlow

import tensorflow as tf

# ランダムなテンソル生成
input = tf.random.normal([3])
tensor1 = tf.random.normal([3])
tensor2 = tf.random.normal([3])

# 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input + value * tf.math.divide(tensor1, tensor2)

# 結果出力
print(output)

出力例:

tf.Tensor([ 1.2345679  0.456789   0.67890123], shape=(3,), dtype=float32)

torch.Tensor.addcdiv_ メソッドには、torch.addcdiv 関数、手動による計算、 NumPy や TensorFlow などの他のライブラリを使用した方法など、いくつかの代替方法があります。

それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、最適な方法は状況によって異なります。

• torch.addcdiv 関数: メソッドと同等の機能を持ち、inplace 演算ではない
• 手動による計算: 柔軟性が高いが、コード量が多くなる
• NumPy や TensorFlow: 他のライブラリとの連携が必要

ご自身の用途に合わせて、最適な方法を選択してください。