2次元・3次元テンソルの最小値のインデックスを取得：PyTorch 実践ガイド

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

torch.Tensor.argmin メソッドは、PyTorch Tensor 内の最小値のインデックスを取得します。これは、要素が多次元配列に格納されたデータセットにおける最小値の位置を特定する際に役立ちます。

メソッドの構成要素

• tensor - 対象となる PyTorch Tensor
• dim (オプション) - 最小値を見つける軸。省略された場合は、すべての軸を対象に最小値が検索されます。
• keepdim (オプション) - True の場合、出力テンソルの次元数は入力テンソルの次元数と同じになります。デフォルトは False です。

例

import torch

# 2次元テンソルの例
tensor = torch.tensor([[1, 3, 2], [4, 0, 5]])

# 最小値のインデックスを取得
min_indices = tensor.argmin()

# 結果: tensor([1, 0])
# 各行の最小値のインデックスが格納

# 軸を指定して最小値のインデックスを取得
min_indices_dim1 = tensor.argmin(dim=1)

# 結果: tensor([1, 0])
# 各列の最小値のインデックスが格納

# 出力テンソルの次元数を維持
min_indices_keepdim = tensor.argmin(dim=1, keepdim=True)

# 結果: tensor([[1], [0]])
# 各列の最小値のインデックスが格納された1次元テンソル

応用例

• 画像処理における最も暗いピクセルの位置特定
• データ分析における最小値のデータポイントの特定
• 機械学習における最適なパラメータ設定の特定

補足

• torch.Tensor.argmax メソッドは、最大値のインデックスを取得します。
• torch.min メソッドは、最小値そのものを取得します。

PyTorch Tensor の torch.Tensor.argmin メソッドのサンプルコード

2次元テンソルの最小値のインデックスを取得

import torch

# 2次元テンソルの例
tensor = torch.tensor([[1, 3, 2], [4, 0, 5]])

# 最小値のインデックスを取得
min_indices = tensor.argmin()

print(min_indices)  # tensor([1, 0])

# 各行の最小値のインデックスが格納

軸を指定して最小値のインデックスを取得

# 軸を指定して最小値のインデックスを取得
min_indices_dim1 = tensor.argmin(dim=1)

print(min_indices_dim1)  # tensor([1, 0])

# 各列の最小値のインデックスが格納

出力テンソルの次元数を維持

# 出力テンソルの次元数を維持
min_indices_keepdim = tensor.argmin(dim=1, keepdim=True)

print(min_indices_keepdim)  # tensor([[1], [0]])

# 各列の最小値のインデックスが格納された1次元テンソル

3次元テンソルの最小値のインデックスを取得

# 3次元テンソルの例
tensor3d = torch.tensor([[[1, 3, 2], [4, 0, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]])

# 最小値のインデックスを取得
min_indices3d = tensor3d.argmin()

print(min_indices3d)  # tensor([0, 1, 0])

# 最初の2次元テンソルの2番目の行の0番目の要素が最小値

条件付きで最小値のインデックスを取得

# 条件付きで最小値のインデックスを取得
mask = tensor < 3

# マスクされた要素のみを対象に最小値のインデックスを取得
min_indices_masked = tensor.masked_fill(mask, float('inf')).argmin()

print(min_indices_masked)  # tensor([1, 0])

# マスクされた要素の中で各行の最小値のインデックスが格納

複数の軸を指定して最小値のインデックスを取得

# 複数の軸を指定して最小値のインデックスを取得
min_indices_multiple_dim = tensor.argmin(dim=(0, 1))

print(min_indices_multiple_dim)  # tensor(0)

# テンソル全体における最小値のインデックスが格納

PyTorch Tensor の最小値のインデックスを取得する他の方法

torch.min メソッドと torch.where メソッド

# 最小値を取得
min_value, min_indices = torch.min(tensor, dim=1)

# 最小値と一致する要素のインデックスを取得
min_indices = torch.where(tensor == min_value, min_indices, torch.tensor(-1))

print(min_indices)  # tensor([1, 0])

ループ処理

# ループ処理で最小値のインデックスを取得
min_indices = []

for row in tensor:
    min_index = 0
    min_value = row[0]

    for i, value in enumerate(row):
        if value < min_value:
            min_index = i
            min_value = value

    min_indices.append(min_index)

print(min_indices)  # [1, 0]

NumPy を使用

# NumPy を使用して最小値のインデックスを取得
import numpy as np

min_indices = np.argmin(tensor, axis=1)

print(min_indices)  # [1 0]

これらの方法は、torch.Tensor.argmin メソッドよりも柔軟性がありますが、コード量が冗長になる場合もあります。

• 速度が重要であれば、torch.Tensor.argmin メソッドを使用するのがおすすめです。
• 柔軟性が必要であれば、torch.min メソッドと torch.where メソッドなどの他の方法を使用する必要があります。