PyTorch Tensor の torch.Tensor.allclose 完全ガイド

PyTorch Tensor の torch.Tensor.allclose：2つのテンソルの近似性を比較

使用例

import torch

# テンソルの作成
tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([1.1, 2.1, 3.1])

# allclose を使用して近似性を比較
print(torch.allclose(tensor1, tensor2))  # True

# 許容誤差の設定
print(torch.allclose(tensor1, tensor2, atol=0.1, rtol=0.05))  # False

出力例:

True
False

引数

• tensor1, tensor2: 比較する2つのテンソル
• atol (optional): 絶対許容誤差。デフォルトは 1e-8

詳細

絶対許容誤差とは、2つの要素の差が許容範囲内に収まっているかどうかを判断する基準です。例えば、atol=0.1 の場合、2つの要素の差が 1 以下であれば近似しているとみなされます。

相対許容誤差は、2つの要素の差をそれぞれの要素の絶対値で割った値が許容範囲内に収まっているかどうかを判断する基準です。例えば、rtol=0.05 の場合、2つの要素の差がそれぞれの要素の絶対値の 5% 以下であれば近似しているとみなされます。

許容誤差の設定は、比較するテンソルの値の範囲や、必要な精度によって調整する必要があります。

• torch.allclose は、すべての要素が近似しているかどうかを True/False 値で返します。
• テンソルの要素が浮動小数点数型の場合、誤差の影響を受けやすいため、許容誤差を適切に設定することが重要です。
• テンソルの要素が整数型の場合、atol は無視されます。
• ブール型テンソルの比較には、torch.allclose は使用できません。

PyTorch Tensor の torch.Tensor.allclose サンプルコード

テンソルの要素がすべて一致するかどうかを確認

import torch

tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# allclose を使用して要素がすべて一致しているかどうかを確認
print(torch.allclose(tensor1, tensor2))  # True

許容誤差を設定して近似性を比較

import torch

tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([1.1, 2.1, 3.1])

# 許容誤差を設定して近似性を比較
print(torch.allclose(tensor1, tensor2, atol=0.1, rtol=0.05))  # True

# 許容誤差を狭めると、False になる
print(torch.allclose(tensor1, tensor2, atol=0.05, rtol=0.01))  # False

テンソルの形状が異なる場合

import torch

tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([1.0, 2.0])

# テンソルの形状が異なる場合、allclose は False を返す
print(torch.allclose(tensor1, tensor2))  # False

特定の次元のみを比較

import torch

tensor1 = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
tensor2 = torch.tensor([[1.1, 2.1], [3.1, 4.1]])

# 特定の次元のみを比較
print(torch.allclose(tensor1, tensor2, dim=0))  # True
print(torch.allclose(tensor1, tensor2, dim=1))  # False

NaN や Inf を含むテンソルの比較

import torch

tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, float('NaN')])
tensor2 = torch.tensor([1.0, 2.0, float('NaN')])

# NaN や Inf を含むテンソルの比較
print(torch.allclose(tensor1, tensor2))  # True

# equal_nan=True を設定すると、NaN も比較対象になる
print(torch.allclose(tensor1, tensor2, equal_nan=True))  # True

PyTorch Tensor の近似性を比較する他の方法

テンソル間の差を計算

import torch

tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([1.1, 2.1, 3.1])

# テンソル間の差を計算
diff = torch.abs(tensor1 - tensor2)

# 差が許容範囲内かどうかを確認
print(torch.max(diff) < 0.1)  # True

ループを使用して要素を比較

import torch

tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([1.1, 2.1, 3.1])

# ループを使用して要素を比較
allclose = True
for i in range(len(tensor1)):
    if not torch.allclose(tensor1[i], tensor2[i], atol=0.1, rtol=0.05):
        allclose = False
        break

# 結果を出力
print(allclose)  # True

NumPy を使用

import torch
import numpy as np

tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([1.1, 2.1, 3.1])

# NumPyに変換
array1 = tensor1.numpy()
array2 = tensor2.numpy()

# NumPyのallcloseを使用
print(np.allclose(array1, array2, atol=0.1, rtol=0.05))  # True

自作の関数

上記の例を参考に、用途に合わせた自作の関数を作成することもできます。

どの方法を使用するべきかは、以下の点を考慮する必要があります。

• 比較するテンソルのサイズ
• 必要な精度
• 処理速度
• コードの簡潔性

一般的には、torch.allclose は使いやすく、多くの場合に十分な精度を得ることができます。ただし、テンソルのサイズが大きい場合や、より高い精度が必要な場合は、他の方法の方が効率的な場合があります。