PyTorchの torch._foreach_log1p 関数とは？

PyTorchのtorch._foreach_log1p解説

log1p演算は、入力値xに対してlog(1 + x)を計算します。これは、xが小さい場合に有効な近似式です。

torch._foreach_log1pは、テンソルの各要素に対してlog1p演算を効率的に適用するために使用されます。

torch._foreach_log1pは、以下の引数を受け取ります。

• input: 入力テンソル
• output: 出力テンソル
• func: log1p演算を適用する関数

funcは、inputテンソルの各要素に対して呼び出され、log1p演算の結果を出力する必要があります。

例

以下の例は、torch._foreach_log1pを使用して、テンソルの各要素に対してlog1p演算を適用する方法を示しています。

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)

torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))

print(output)

出力：

tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])

torch._foreach_log1pは、テンソルの各要素に対してlog1p演算を効率的に適用するために使用できる関数です。

補足

• torch._foreach_log1pは、PyTorchのバージョン1.8以降で使用可能です。
• torch._foreach_log1pは、GPU上でも使用できます。

torch._foreach_log1pのサンプルコード

テンソルの各要素に対してlog1p演算を適用する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)

torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))

print(output)

tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])

マスクを使用して、特定の要素のみlog1p演算を適用する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
mask = torch.tensor([True, False, True])
output = torch.empty_like(input)

torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x) if mask else x)

print(output)

出力：

tensor([0.69314718 2.00000000 1.38629436])

log1p演算の結果を別のテンソルに格納する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty(3)

torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))

print(output)

出力：

tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])

関数を使用して、log1p演算にカスタムロジックを追加する

import torch

def my_log1p(x):
  return torch.log1p(x) + 1

input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)

torch._foreach_log1p(input, output, my_log1p)

print(output)

出力：

tensor([1.69314718 2.09861228 2.38629436])

GPU上でtorch._foreach_log1pを使用する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3], device="cuda")
output = torch.empty_like(input, device="cuda")

torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))

print(output)

出力：

tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436], device='cuda:0')

torch._foreach_log1pの代替方法

torch.log1p関数を使用する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.log1p(input)

print(output)

出力：

tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])

ループを使用する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)

for i in range(input.numel()):
  output[i] = torch.log1p(input[i])

print(output)

出力：

tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])

NumPyを使用する

import numpy as np

input = np.array([1, 2, 3])
output = np.log1p(input)

print(output)

出力：

[0.69314718 1.09861228 1.38629436]

numbaを使用する

import numba

@numba.jit
def log1p(x):
  return np.log1p(x)

input = np.array([1, 2, 3])
output = log1p(input)

print(output)

出力：

[0.69314718 1.09861228 1.38629436]

• パフォーマンスが重要な場合は、torch._foreach_log1pを使用するのが最善です。
• コードのシンプルさを重視する場合は、torch.log1p関数を使用するのが最善です。
• 柔軟性を重視する場合は、ループを使用するのが最善です。
• NumPyやnumbaを使用している場合は、それらのライブラリに用意されているlog1p関数を使用するのが最善です。