PyTorch Tensor の要素ごとに減算 - torch.Tensor.sub_ メソッドの完全ガイド

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

メソッドの概要

形式

torch.Tensor.sub_(input, other, *, alpha=1)

引数

• input (Tensor): 減算される Tensor
• other (Tensor): 減算する Tensor
• alpha (Number, optional): 減算結果にスカラー倍する値 (デフォルト: 1)

戻り値

None

注意: このメソッドは元の Tensor を直接書き換えるため、元の値を保持したい場合は torch.sub() を使用して新しい Tensor を作成する必要があります。

メソッドの動作

torch.Tensor.sub_ は、2 つの Tensor の要素ごとに減算を行い、結果を元の Tensor に書き換えます。

# 例
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# x の各要素から y の各要素を減算し、結果を x に書き換える
x.sub_(y)

print(x)  # tensor([-3, -3, -3])

alpha オプションを指定すると、減算結果にスカラー倍することができます。

# 例
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# x の各要素から y の各要素を減算し、結果を 2 倍して x に書き換える
x.sub_(y, alpha=2)

print(x)  # tensor([-6, -6, -6])

torch.sub_() と torch.sub() の比較

torch.sub_() は元の Tensor を直接書き換えるため、計算コストが低くなります。一方、torch.sub() は新しい Tensor を作成するため、計算コストは高くなりますが、元の Tensor の値を保持することができます。

使用例

• 画像処理: 画像の輝度を調整する
• 数学計算: ベクトル減算
• 機械学習: モデルの重みを更新する

torch.Tensor.sub_ は、2 つの Tensor を要素ごとに減算し、結果を元の Tensor に書き換える in-place 操作です。計算コストが低く、画像処理や数学計算など様々な場面で使用できます。

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

画像処理: 画像の輝度を調整する

import torch

# 画像を読み込む
img = torch.imread("image.jpg")

# 画像の輝度を 0.5 だけ減らす
img.sub_(0.5)

# 画像を保存する
torch.save(img, "adjusted_image.jpg")

数学計算: ベクトル減算

import torch

# ベクトルを生成
v1 = torch.tensor([1, 2, 3])
v2 = torch.tensor([4, 5, 6])

# ベクトル v1 から v2 を減算する
v1.sub_(v2)

# 結果を出力
print(v1)  # tensor([-3, -3, -3])

機械学習: モデルの重みを更新する

import torch

# モデルと損失関数を定義
model = ...
loss_fn = ...

# 勾配を計算
loss = loss_fn(model(x), y)
loss.backward()

# 重みを更新
model.parameters.sub_(learning_rate * model.parameters.grad)

# 訓練を繰り返す
...

その他のサンプルコード

• テンソルの各要素に 1 を加算する

x = torch.tensor([1, 2, 3])

x.sub_(1)

print(x)  # tensor([0, 1, 2])

• テンソルの各要素を 2 倍する

x = torch.tensor([1, 2, 3])

x.sub_(1, alpha=2)

print(x)  # tensor([-1, 0, 1])

PyTorch Tensor の要素ごとに減算する他の方法

torch.sub() メソッドは、2 つの Tensor を要素ごとに減算し、新しい Tensor を作成します。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# 新しい Tensor を作成して減算結果を格納
z = torch.sub(x, y)

print(z)  # tensor([-3, -3, -3])

スカラー乗算と加算を組み合わせて、要素ごとの減算を行うこともできます。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# スカラー乗算と加算で減算結果を計算
z = x + (-1) * y

print(z)  # tensor([-3, -3, -3])

ラムダ式を使用して、要素ごとの減算を行うこともできます。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# ラムダ式で要素ごとの減算関数を定義
sub_fn = lambda a, b: a - b

# map 関数を使って要素ごとに減算を実行
z = torch.tensor(list(map(sub_fn, x, y)))

print(z)  # tensor([-3, -3, -3])

NumPy を使用して、要素ごとの減算を行うこともできます。

import torch
import numpy as np

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# NumPy 配列に変換
x_numpy = x.numpy()
y_numpy = y.numpy()

# NumPy の減算関数を使用
z_numpy = np.subtract(x_numpy, y_numpy)

# Torch Tensor に変換
z = torch.from_numpy(z_numpy)

print(z)  # tensor([-3, -3, -3])

• 計算速度を重視する場合は、torch.Tensor.sub_ メソッドが最も高速です。
• 柔軟性を重視する場合は、torch.sub() メソッドまたはスカラー乗算と加算を使用するのがおすすめです。
• コードの簡潔性を重視する場合は、ラムダ式を使用するのが良いでしょう。
• NumPy に慣れている場合は、NumPy を使用しても良いでしょう。

PyTorch Tensor の要素ごとに減算を行う方法はいくつかあります。それぞれの方法の特徴を理解して、状況に合わせて適切な方法を選択してください。