PyTorch の torch.Tensor.cumprod メソッドの完全ガイド

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

メソッドの概要

torch.Tensor.cumprod(input, dim, out=None, exclusive=False, reverse=False)

引数

• input (Tensor): 入力となる Tensor
• dim (int): 累積積を計算する次元
• out (Tensor, optional): 出力結果を格納する Tensor
• exclusive (bool, optional): 累積積の計算方法を指定 (デフォルト: False)

戻り値

• Tensor: 累積積を計算した結果

メソッドの詳細

累積積の計算方法

exclusive オプションによって、累積積の計算方法は以下の2通りに変わります。

• exclusive=False (デフォルト): 各要素の累積積は、その要素を含むすべての要素の積となります。
• exclusive=True: 各要素の累積積は、その要素を含む前の要素までの積となります。

例えば、input が [1, 2, 3] で dim=0 の場合、exclusive=False と exclusive=True での累積積は以下のようになります。

累積積の計算方向

reverse オプションによって、累積積の計算方向は以下の2通りに変わります。

• reverse=False (デフォルト): テンソルの最初の要素から最後の要素に向かって累積積を計算します。
• reverse=True: テンソルの最後の要素から最初の要素に向かって累積積を計算します。

例えば、input が [1, 2, 3] で dim=0 の場合、reverse=False と reverse=True での累積積は以下のようになります。

使用例

import torch

# 入力テンソル
input = torch.tensor([1, 2, 3, 4])

# 累積積を計算
cumprod = torch.cumprod(input, dim=0)

# 結果を出力
print(cumprod)

出力:

tensor([ 1,  2,  6, 24])

torch.Tensor.cumprod メソッドは、PyTorch Tensor の累積積を計算する便利なメソッドです。dim、exclusive、reverse オプションを理解することで、様々な状況で累積積を計算することができます。

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

累積積の計算

import torch

# 入力テンソル
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 0番目の次元で累積積を計算
cumprod = torch.cumprod(input, dim=0)

# 結果を出力
print(cumprod)

tensor([[ 1,  2,  6],
        [ 4, 10, 36]])

'exclusive' オプションの使用

# 'exclusive=True' で累積積を計算
cumprod_exclusive = torch.cumprod(input, dim=0, exclusive=True)

# 結果を出力
print(cumprod_exclusive)

出力:

tensor([[ 1,  2,  4],
        [ 4,  8, 24]])

'reverse' オプションの使用

# 'reverse=True' で累積積を計算
cumprod_reverse = torch.cumprod(input, dim=0, reverse=True)

# 結果を出力
print(cumprod_reverse)

出力:

tensor([[ 24, 12,  6],
        [ 36, 20, 10]])

3次元テンソルの累積積

# 3次元テンソルの累積積を計算
input = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

cumprod = torch.cumprod(input, dim=1)

# 結果を出力
print(cumprod)

出力:

tensor([[[ 1,  2],
        [ 3,  8]],
       [[ 5, 12],
        [35, 64]]])

マスクの使用

# マスクを使って累積積を計算
mask = torch.tensor([[True, False], [True, True]])

cumprod_masked = torch.cumprod(input, dim=0, mask=mask)

# 結果を出力
print(cumprod_masked)

出力:

tensor([[ 1,  2],
        [ 4, 20]])

torch.Tensor.cumprod メソッドは、様々なオプションを使って累積積を計算することができます。これらのサンプルコードを参考に、ご自身の用途に合ったコードを書いてみてください。

PyTorch Tensor の累積積を計算する他の方法

ループによる計算

def cumprod_loop(input, dim):
  output = torch.empty_like(input)
  for i in range(input.size(dim)):
    output[:, i] = torch.prod(input[:, :i+1], dim=1)
  return output

# 例
input = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
cumprod = cumprod_loop(input, dim=0)

print(cumprod)

出力:

tensor([ 1,  2,  6, 24])

torch.scan 関数の使用

def cumprod_scan(input, dim):
  return torch.scan(torch.mul, input, dim=dim)

# 例
input = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
cumprod = cumprod_scan(input, dim=0)

print(cumprod)

出力:

tensor([ 1,  2,  6, 24])

NumPy の使用

import numpy as np

def cumprod_numpy(input, dim):
  return np.cumprod(input, axis=dim)

# 例
input = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
input = input.numpy()
cumprod = cumprod_numpy(input, dim=0)

print(cumprod)

出力:

[ 1  2  6 24]

torch.Tensor.cumprod メソッド以外にも、ループ、torch.scan 関数、NumPy を使って PyTorch Tensor の累積積を計算することができます。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあるので、状況に合わせて使い分けることが重要です。

メリットとデメリット