PyTorch Tensor の要素を並べ替える： torch.Tensor.sort メソッド

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

メソッドのシグネチャ

torch.Tensor.sort(dim=-1, descending=False, stable=False)

引数

• dim (int, optional): 並べ替えを行う軸。デフォルトは -1 で、最後の軸を表します。
• descending (bool, optional): True の場合、降順に並べ替えます。デフォルトは False で、昇順に並べ替えます。
• stable (bool, optional): True の場合、等しい値を持つ要素の元の順序を保持します。デフォルトは False です。

戻り値

• (values, indices): 2つの要素を持つ namedtuple。
  • values: 並べ替え後のテンソル。
  • indices: 元のテンソルの要素のインデックス。

使用例

import torch

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

# 昇順に並べ替え
values, indices = tensor.sort()
print(f"昇順: {values}")

# 降順に並べ替え
values, indices = tensor.sort(descending=True)
print(f"降順: {values}")

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

# 行方向に昇順に並べ替え
values, indices = tensor.sort(dim=1)
print(f"行方向昇順: {values}")

# 列方向に降順に並べ替え
values, indices = tensor.sort(dim=0, descending=True)
print(f"列方向降順: {values}")

出力例

昇順: tensor([1, 2, 3, 4, 5])
降順: tensor([5, 4, 3, 2, 1])
行方向昇順: tensor([[1, 2, 3], [0, 4, 5]])
列方向降順: tensor([[4, 0, 5], [1, 3, 2]])

• torch.argsort メソッドは、torch.Tensor.sort メソッドと似ていますが、代わりに元のテンソルの要素のインデックスのみを返します。
• torch.topk メソッドは、テンソルの要素の中で最大または最小の k 個の要素とそのインデックスを取得します。

PyTorch Tensor.sort メソッドのサンプルコード

1次元テンソルの並べ替え

import torch

# ランダムな1次元テンソルを作成
tensor = torch.rand(10)

# 昇順に並べ替え
values, indices = tensor.sort()
print(f"昇順: {values}")

# 降順に並べ替え
values, indices = tensor.sort(descending=True)
print(f"降順: {values}")

2次元テンソルの並べ替え

import torch

# ランダムな2次元テンソルを作成
tensor = torch.rand(3, 4)

# 行方向に昇順に並べ替え
values, indices = tensor.sort(dim=1)
print(f"行方向昇順: {values}")

# 列方向に降順に並べ替え
values, indices = tensor.sort(dim=0, descending=True)
print(f"列方向降順: {values}")

特定の条件に基づいて並べ替え

import torch

# ランダムな2次元テンソルとラベルを作成
tensor = torch.rand(3, 4)
labels = torch.tensor([1, 0, 2])

# ラベルに基づいて行方向に昇順に並べ替え
values, indices = tensor[labels.argsort()].sort(dim=1)
print(f"ラベルに基づく行方向昇順: {values}")

安定ソート

import torch

# 同じ値を持つ要素を含む1次元テンソルを作成
tensor = torch.tensor([1, 3, 2, 3, 1])

# 安定ソートを使用して昇順に並べ替え
values, indices = tensor.sort(stable=True)
print(f"安定ソート昇順: {values}")

# 元の順序が保持されていることを確認
print(indices == torch.tensor([0, 4, 2, 3, 1]))

部分的な並べ替え

import torch

# ランダムな2次元テンソルを作成
tensor = torch.rand(3, 4)

# 最初の2行のみを列方向に降順に並べ替え
values, indices = tensor[:2].sort(dim=1, descending=True)
tensor[:2] = values

print(f"部分的な列方向降順: {tensor}")

PyTorch Tensor の要素を並べ替えるその他の方法

比較演算子と torch.argsort

import torch

# ランダムな1次元テンソルを作成
tensor = torch.rand(10)

# 昇順のインデックスを取得
indices = torch.argsort(tensor)

# インデックスを使用して要素を並べ替え
sorted_tensor = tensor[indices]

print(f"昇順: {sorted_tensor}")

NumPy を使用

import torch
import numpy as np

# ランダムな2次元テンソルを作成
tensor = torch.rand(3, 4)

# NumPy 配列に変換
array = tensor.numpy()

# NumPy の `sort` メソッドを使用して行方向に昇順に並べ替え
array.sort(axis=1)

# PyTorch テンソルに変換
sorted_tensor = torch.from_numpy(array)

print(f"行方向昇順: {sorted_tensor}")

.topk メソッド

import torch

# ランダムな1次元テンソルを作成
tensor = torch.rand(10)

# 最大5つの要素とそのインデックスを取得
values, indices = torch.topk(tensor, 5)

# インデックスを使用して要素を並べ替え
sorted_tensor = tensor[indices]

print(f"降順: {sorted_tensor}")

カスタムソート関数

import torch

def custom_sort(tensor):
  # 独自のソートアルゴリズムを実装
  ...

# ランダムな2次元テンソルを作成
tensor = torch.rand(3, 4)

# カスタムソート関数を使用して行方向に昇順に並べ替え
sorted_tensor = custom_sort(tensor)

print(f"行方向昇順: {sorted_tensor}")

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

• torch.Tensor.sort メソッドは、最も効率的な方法ですが、安定ソートには対応していない場合があります。
• 比較演算子と torch.argsort は、安定ソートですが、torch.Tensor.sort メソッドよりも遅い場合があります。
• NumPy を使用すると、NumPy の豊富な機能を活用できますが、コードが冗長になる場合があります。
• .topk メソッドは、部分的な並べ替えに便利です。
• カスタムソート関数は、最も柔軟な方法ですが、実装が複雑になる場合があります。

最適な方法は、要件とパフォーマンスのトレードオフによって異なります。