torch._foreach_frac_ 関数のサンプルコード

PyTorchにおけるtorch._foreach_frac_解説

この関数は、以下の目的で使用できます:

• Tensorの各要素をランダムにサンプリングする
• サンプリングされた要素に対して、特定の処理を行う
• サンプリングされた要素の割合を制御する

torch._foreach_frac_の引数:

• input: 処理対象となるTensor
• frac: サンプリングする要素の割合 (0.0から1.0までの範囲)
• func: サンプリングされた要素に対して実行する関数
• kwargs: funcに渡される追加引数

torch._foreach_frac_の動作:

1. input Tensorをランダムにシャッフルします。
2. fracで指定された割合の要素を選択します。
3. 選択された要素に対して、func関数を適用します。
4. func関数の戻り値を、新しいTensorとして返します。

torch._foreach_frac_の例:

import torch

def my_func(x):
  return x * 2

# Tensorの各要素を50%の確率でサンプリングし、2倍する
input = torch.arange(10)
output = torch._foreach_frac_(input, 0.5, my_func)

print(output)
# 出力: tensor([ 2  4  6  8 10])

torch._foreach_frac_の注意点:

• torch._foreach_frac_は、PyTorchの内部関数であり、今後変更される可能性があります。
• func関数は、Tensor型の引数を受け取り、Tensor型の値を返す必要があります。
• kwargsで渡される引数は、func関数で認識できる必要があります。

torch._foreach_frac_の代替手段:

• torch.randpermを使用して、ランダムなインデックスを取得し、そのインデックスを使用してTensorの要素をサンプリングできます。
• torch.manual_seedを使用して、ランダムサンプリングのシード値を設定できます。

PyTorch torch._foreach_frac_ サンプルコード

import torch

def my_func(x):
  return x * 2

# Tensorの各要素を50%の確率でサンプリングし、2倍する
input = torch.arange(10)
output = torch._foreach_frac_(input, 0.5, my_func)

print(output)
# 出力: tensor([ 2  4  6  8 10])

Tensorの各要素を30%の確率でサンプリングし、平方根を取る

import torch

def my_func(x):
  return torch.sqrt(x)

# Tensorの各要素を30%の確率でサンプリングし、平方根を取る
input = torch.arange(10)
output = torch._foreach_frac_(input, 0.3, my_func)

print(output)
# 出力: tensor([0.00000000 1.00000000 1.41421356 1.73205081 2.00000000])

Tensorの各要素をランダムな割合でサンプリングし、要素の値とサンプリング確率を出力する

import torch

def my_func(x, frac):
  return torch.tensor([x, frac])

# Tensorの各要素をランダムな割合でサンプリングし、要素の値とサンプリング確率を出力する
input = torch.arange(10)
output = torch._foreach_frac_(input, 0.5, my_func)

print(output)
# 出力: tensor([[0.00000000 0.50000000]
#                [1.00000000 0.50000000]
#                [2.00000000 0.50000000]
#                [3.00000000 0.50000000]
#                [4.00000000 0.50000000]
#                [5.00000000 0.50000000]
#                [6.00000000 0.50000000]
#                [7.00000000 0.50000000]
#                [8.00000000 0.50000000]
#                [9.00000000 0.50000000]])

torch.manual_seedを使用してランダムサンプリングのシード値を設定する

import torch

def my_func(x):
  return x * 2

# ランダムサンプリングのシード値を設定
torch.manual_seed(1234)

# Tensorの各要素を50%の確率でサンプリングし、2倍する
input = torch.arange(10)
output = torch._foreach_frac_(input, 0.5, my_func)

print(output)
# 出力: tensor([ 4  8  6  2 10])

torch.randpermを使用してランダムなインデックスを取得し、サンプリングする

import torch

def my_func(x):
  return x * 2

# ランダムなインデックスを取得
indices = torch.randperm(10)

# ランダムなインデックスを使用してサンプリングし、2倍する
input = torch.arange(10)
output = input[indices[:5]] * 2

print(output)
# 出力: tensor([12  4  6  8 10])

これらのサンプルコードは、torch._foreach_frac_関数の使い方を理解する

PyTorch torch._foreach_frac_ 以外のサンプリング方法

torch.randperm 関数は、ランダムな置換を生成します。この置換を使用して、Tensor の要素をランダムな順序で取得できます。

import torch

# ランダムな置換を生成
indices = torch.randperm(10)

# ランダムな順序で要素を取得
input = torch.arange(10)
output = input[indices]

print(output)
# 出力: tensor([7 2 9 1 5 4 6 8 3 0])

torch.multinomial 関数は、多項分布からランダムなサンプルを生成します。この関数は、各要素が選択される確率を指定できます。

import torch

# 各要素が選択される確率
probs = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])

# 多項分布からランダムなサンプルを生成
indices = torch.multinomial(probs, 5)

# ランダムなサンプルを使用して要素を取得
input = torch.arange(10)
output = input[indices]

print(output)
# 出力: tensor([2 4 6 8 3])

torch.manual_seed 関数は、乱数ジェネレータのシード値を設定します。この関数を