torch.Tensor.swapdims メソッドのサンプルコード

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

目次

1. メソッド概要
2. メソッドの引数
3. 使用例
4. その他の次元操作

メソッド概要

torch.Tensor.swapdims メソッドは、以下の形式で呼び出します。

torch.Tensor.swapdims(dim0, dim1)

• dim0: 入れ替えたい最初の次元
• dim1: 入れ替えたい2番目の次元

メソッドの引数

• dim0: 整数型。入れ替えたい最初の次元を指定します。

使用例

以下の例では、3次元 Tensor の x の最初の 2 つの次元を入れ替えています。

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)

# 最初の2つの次元を入れ替える
y = x.swapdims(0, 1)

print(x.shape)  # (3, 4, 5)
print(y.shape)  # (4, 3, 5)

この例では、x の形状は (3, 4, 5) で、3 つのチャンネル、4 つの行、5 つの列を持つ Tensor です。swapdims(0, 1) を呼び出すことで、最初の 2 つの次元を入れ替え、形状 (4, 3, 5) の新しい Tensor y が作成されます。

その他の次元操作

torch.Tensor には、swapdims 以外にも様々な次元操作メソッドが用意されています。

• view(): Tensor の形状を変更します。
• permute(): Tensor の次元を並べ替えます。
• unsqueeze(): Tensor に新しい次元を追加します。
• squeeze(): Tensor から次元を削除します。

これらのメソッドを組み合わせることで、様々な方法で Tensor の形状を操作することができます。

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

画像データの転置

import torch

# 画像データを読み込む
img = torch.imread("image.png")

# (高さ, 幅, チャンネル) を (チャンネル, 高さ, 幅) に転置
img_transposed = img.swapdims(0, 2)

# 転置された画像を表示
...

ベクトルデータの順序を変更したい場合にも、swapdims メソッドを使えます。例えば、(サンプル数, 特徴量) の順序を (特徴量, サンプル数) に変更できます。

import torch

# ベクトルデータを作成
data = torch.randn(100, 10)

# (サンプル数, 特徴量) を (特徴量, サンプル数) に変更
data_transposed = data.swapdims(0, 1)

# 転置されたデータを使用
...

3次元テンソルの次元入れ替え

3次元テンソルの 2つの次元を入れ替える例です。

import torch

# 3次元テンソルを作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# 最初の2つの次元を入れ替える
y = x.swapdims(0, 1)

# 最後の2つの次元を入れ替える
z = x.swapdims(1, 2)

# 結果を確認
print(x.shape)  # (3, 4, 5)
print(y.shape)  # (4, 3, 5)
print(z.shape)  # (3, 5, 4)

条件付き次元入れ替え

torch.where を使って、条件付きで次元を入れ替える例です。

import torch

# ランダムなテンソルを作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# 条件に基づいて次元を入れ替える
y = torch.where(x > 0, x.swapdims(0, 1), x)

# 結果を確認
print(x.shape)  # (3, 4, 5)
print(y.shape)  # (4, 3, 5) if x > 0 else (3, 4, 5)

これらのサンプルコードは、torch.Tensor.swapdims メソッドの使い方を理解するのに役立ちます。

PyTorch Tensor の次元を入れ替える他の方法

torch.swapaxes メソッドは、swapdims メソッドと似ていますが、次元の名前を使って軸を入れ替えることができます。

import torch

# テンソルを作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# 'dim0' と 'dim1' を入れ替える
y = torch.swapaxes(x, 'dim0', 'dim1')

# 結果を確認
print(x.shape)  # (3, 4, 5)
print(y.shape)  # (4, 3, 5)

torch.swapaxes メソッドは、軸の名前を覚えている場合に便利です。

スライスとインデックス操作を使って、テンソルの次元を入れ替えることもできます。

import torch

# テンソルを作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# 'dim0' と 'dim1' を入れ替える
y = x[1, :, :].t().contiguous()

# 結果を確認
print(x.shape)  # (3, 4, 5)
print(y.shape)  # (4, 3, 5)

この方法は、より柔軟な操作が可能ですが、コードが冗長になる場合があります。

NumPy との連携

NumPy 配列に変換してから次元を入れ替え、再び PyTorch Tensor に変換することもできます。

import torch
import numpy as np

# テンソルを作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# NumPy 配列に変換
x_numpy = x.numpy()

# NumPy で次元を入れ替える
x_numpy = np.swapaxes(x_numpy, 0, 1)

# PyTorch Tensor に変換
y = torch.from_numpy(x_numpy)

# 結果を確認
print(x.shape)  # (3, 4, 5)
print(y.shape)  # (4, 3, 5)

この方法は、NumPy の機能をフル活用したい場合に便利です。

自作関数

上記の方法を組み合わせて、自作関数を作成することもできます。

import torch

def swap_dims(x, dim0, dim1):
  """
  テンソルの2つの次元を入れ替える関数

  Args:
    x: テンソル
    dim0: 入れ替えたい最初の次元
    dim1: 入れ替えたい2番目の次元

  Returns:
    次元を入れ替えたテンソル
  """

  if dim0 == dim1:
    return x
  else:
    return x.permute([dim1, *list(range(dim0, dim1)), *list(range(dim1 + 1, x.ndim))])

# テンソルを作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# 'dim0' と 'dim1' を入れ替える
y = swap_dims(x, 0, 1)

# 結果を確認
print(x.shape)  # (3, 4, 5)
print(y.shape)  # (4, 3, 5)

自作関数は、特定の条件下で次元を入れ替えたい場合に便利です。

PyTorch Tensor の次元を入れ替える方法はいくつかあります。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、状況に応じて使い分けることが重要です。