PyTorch Storage オブジェクトとは？

PyTorch Storage の torch.TypedStorage.type() メソッドの解説

メソッドの詳細

• 引数:
• 返り値:
  • データ型 (torch.dtype)

メソッドの例

import torch

# Float 型の Storage を作成
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

# Storage のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type)  # torch.float

# Storage のデータ型を Double 型に変更
storage.type(torch.double)

# 変更後のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type)  # torch.double

注意事項

• torch.TypedStorage は PyTorch 1.12 以降で非推奨となり、将来的には削除される予定です。代わりに、torch.UntypedStorage を使用するようにしてください。
• torch.UntypedStorage では、torch.Storage.dtype() メソッドを使用してデータ型を取得または設定できます。

torch.TypedStorage.type() メソッドは、Storage オブジェクトのデータ型を取得または設定するために使用されます。このメソッドは PyTorch 1.12 以降で非推奨となっているため、代わりに torch.UntypedStorage と torch.Storage.dtype() メソッドを使用することを推奨します。

PyTorch Storage のサンプルコード

Storage オブジェクトの作成

import torch

# サイズ 10 の Float 型 Storage を作成
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

# サイズ 5 の Long 型 Storage を作成
storage = torch.storage(size=5, dtype=torch.long)

Storage オブジェクトのデータ型の取得

import torch

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

# Storage のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type)  # torch.float

Storage オブジェクトのデータ型の設定

import torch

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

# Storage のデータ型を Double 型に変更
storage.type(torch.double)

# 変更後のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type)  # torch.double

CPU と GPU 間の Storage オブジェクトの転送

import torch

# CPU 上に Float 型 Storage を作成
cpu_storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

# GPU 上に Storage オブジェクトを転送
gpu_storage = cpu_storage.cuda()

# GPU 上の Storage のデータ型を取得
data_type = gpu_storage.type()
print(data_type)  # torch.float

NumPy 配列からの Storage オブジェクトの作成

import torch
import numpy as np

# NumPy 配列を作成
numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# NumPy 配列から Storage オブジェクトを作成
storage = torch.storage(numpy_array)

# Storage のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type)  # torch.float

Storage オブジェクトからのテンソル作成

import torch

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

# Storage オブジェクトからテンソルを作成
tensor = torch.tensor(storage)

# テンソルのデータ型を確認
print(tensor.dtype)  # torch.float

これらのサンプルコードは、torch.Storage オブジェクトと torch.TypedStorage.type() メソッドの基本的な使用方法を理解するのに役立ちます。

ご質問やご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。

PyTorch Storage オブジェクトを操作するその他の方法

torch.is_storage() 関数

• 引数として Storage オブジェクトを受け取り、それが Storage オブジェクトかどうかを判断します。
• 以下の例のように使用できます。

import torch

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

is_storage = torch.is_storage(storage)
print(is_storage)  # True

storage.dtype 属性

• Storage オブジェクトのデータ型を取得します。

import torch

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

data_type = storage.dtype
print(data_type)  # torch.float

storage.data 属性

• Storage オブジェクトのデータを NumPy 配列として取得します。

import torch
import numpy as np

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

numpy_array = storage.data
print(numpy_array)  # [1. 1. 1. ..., 1. 1. 1.]

import torch

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

storage_size = storage.size()
print(storage_size)  # 10

storage.fill_() メソッド

• Storage オブジェクト内のすべての要素を指定した値で埋めます。

import torch

storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)

storage.fill_(5)

# Storage の内容を確認
print(storage)  # [5. 5. 5. ..., 5. 5. 5.]

これらの方法は、torch.Storage オブジェクトを操作する際に役立ちます。状況に応じて適切な方法を選択してください。

ご質問やご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。