C++ 拡張： torch._foreach_neg の仕組みを理解して自作関数を作ろう

PyTorchにおけるtorch._foreach_neg解説

動作

torch._foreach_negは、入力Tensorの各要素に対してtorch.neg関数を呼び出します。torch.neg関数は、入力Tensorの各要素の符号を反転します。

例：

import torch

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

torch._foreach_neg(x)

# 出力:
# tensor([-1, -2, -3])

使用例

torch._foreach_negは、PyTorchの多くの関数で使用されています。例えば、torch.nn.functional.relu関数では、入力Tensorの負の要素に対してtorch._foreach_negを使用して0に置き換えます。

import torch
import torch.nn.functional as F

x = torch.tensor([-1, 0, 1])

y = F.relu(x)

# 出力:
# tensor([0, 0, 1])

注意点

torch._foreach_negは、ユーザーが直接使用するものではありません。これは、PyTorchの他の関数で使用される内部関数です。

torch._foreach_negは、PyTorchの内部関数であり、Tensorの各要素に対して否定演算を実行します。これは、ユーザーが直接使用するものではなく、PyTorchの他の関数で使用されます。

補足

• torch._foreach_negは、CUDA tensorにも対応しています。
• torch._foreach_negは、inplace操作ではありません。

torch._foreach_negのサンプルコード

テンソルの各要素の符号を反転する

import torch

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

# テンソルの各要素の符号を反転
torch._foreach_neg(x)

# 結果
# tensor([-1, -2, -3])

ReLU関数の実装

import torch

def relu(x):
  """
  ReLU関数の簡易実装
  """
  x = x.clone()
  torch._foreach_neg(x, lambda x: 0)
  return x

x = torch.tensor([-1, 0, 1])

# ReLU関数を適用
y = relu(x)

# 結果
# tensor([0, 0, 1])

テンソルの各要素の絶対値を取得する

import torch

def abs(x):
  """
  テンソルの各要素の絶対値を取得
  """
  x = x.clone()
  torch._foreach_neg(x, lambda x: -x)
  return x

x = torch.tensor([-1, 0, 1])

# テンソルの各要素の絶対値を取得
y = abs(x)

# 結果
# tensor([1, 0, 1])

テンソルの各要素の符号を反転し、結果を別のテンソルに格納する

import torch

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

# テンソルの各要素の符号を反転し、結果を別のテンソルに格納
torch._foreach_neg(x, lambda x, y: y.copy_(torch.neg(x)))

# 結果
# x: tensor([1, 2, 3])
# y: tensor([-1, -2, -3])

torch._foreach_negの代替方法

torch.neg関数は、入力Tensorの各要素の符号を反転します。

import torch

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

y = torch.neg(x)

# 結果
# tensor([-1, -2, -3])

ラムダ式を使用して、Tensorの各要素に対して否定演算を実行することができます。

import torch

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

y = torch.map(lambda x: -x, x)

# 結果
# tensor([-1, -2, -3])

.abs()と.sign()メソッドを使用して、Tensorの各要素の絶対値と符号を取得することができます。

import torch

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

y = x.abs().sign()

# 結果
# tensor([-1, -1, -1])

.where()メソッドを使用して、条件に基づいてTensorの各要素の値を変更することができます。

import torch

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

y = torch.where(x > 0, x, -x)

# 結果
# tensor([1, 2, -3])

torch._foreach_negの代替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。

補足

• torch.neg関数は、最もシンプルで効率的な方法です。
• ラムダ式は、より複雑な処理を行うことができます。
• .abs()と.sign()メソッドは、テンソルの各要素の絶対値と符号を個別に取得したい場合に便利です。
• .where()メソッドは、条件に基づいてテンソルの各要素の値を変更したい場合に便利です。