【初心者向け】PyTorchの torch.atleast_3d 関数で3次元テンサーを作ろう！

PyTorch の torch.atleast_3d 関数：3次元テンサーへの変換

機能概要

torch.atleast_3d 関数は、入力テンサーの次元数を3次元に拡張します。具体的には、以下の操作を行います。

• 入力テンサーが0次元または1次元の場合は、3次元のテンサーに変換し、各次元の長さは1になります。
• 入力テンサーが2次元の場合は、3次元のテンサーに変換し、3番目の次元の長さは1になります。
• 入力テンサーが3次元以上の場合は、そのまま返されます。

使用例

import torch

# 0次元テンサー
x = torch.tensor(0.5)
print(x.shape)  # torch.Size([])

# `torch.atleast_3d` を使用して3次元テンサーに変換
x = torch.atleast_3d(x)
print(x.shape)  # torch.Size([1, 1, 1])

# 1次元テンサー
y = torch.arange(4)
print(y.shape)  # torch.Size([4])

# `torch.atleast_3d` を使用して3次元テンサーに変換
y = torch.atleast_3d(y)
print(y.shape)  # torch.Size([4, 1, 1])

# 2次元テンサー
z = torch.randn(2, 3)
print(z.shape)  # torch.Size([2, 3])

# `torch.atleast_3d` を使用して3次元テンサーに変換
z = torch.atleast_3d(z)
print(z.shape)  # torch.Size([2, 3, 1])

注意点

• torch.atleast_3d 関数は、入力テンサーの型を変換しません。
• 入力テンサーが3次元以上の場合は、そのまま返されるため、処理速度が遅くなる可能性があります。

まとめ

torch.atleast_3d 関数は、入力テンサーを3次元テンサーに変換する便利な関数です。3次元テンサーを必要とする操作や関数で使用すると、コードを簡潔に記述することができます。

PyTorch torch.atleast_3d 関数のサンプルコード

3次元テンサーへの変換

import torch

# 0次元テンサー
x = torch.tensor(0.5)
x = torch.atleast_3d(x)
print(x)  # tensor([[[0.5]]])

# 1次元テンサー
y = torch.arange(4)
y = torch.atleast_3d(y)
print(y)  # tensor([[[0],
#         [1],
#         [2],
#         [3]]])

# 2次元テンサー
z = torch.randn(2, 3)
z = torch.atleast_3d(z)
print(z)  # tensor([[[ 0.12345678, -0.45678901,  0.78901234],
#         [ 0.45678901,  0.12345678, -0.78901234]]])

3次元テンサーを必要とする操作

import torch

# 3次元テンサー
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 畳み込み演算
y = torch.nn.functional.conv3d(x, torch.randn(3, 3, 3, 1))
print(y.shape)  # torch.Size([2, 2, 2, 1])

# 3次元プーリング演算
z = torch.nn.functional.max_pool3d(x, kernel_size=2)
print(z.shape)  # torch.Size([2, 1, 2, 2])

3次元テンサーへの変換と条件分岐

import torch

x = torch.randn(4)

if x.ndim < 3:
    x = torch.atleast_3d(x)

# 3次元テンサーを必要とする操作
y = torch.nn.functional.conv3d(x, torch.randn(3, 3, 3, 1))
print(y.shape)  # torch.Size([1, 1, 2, 1])

その他のサンプルコード

• 3次元テンサーを1次元テンサーに変換する: torch.squeeze(x, dim=0)
• 3次元テンサーの特定の次元を指定する: x[:, :, 0]

まとめ

PyTorchでテンサーを3次元に変換する方法

view メソッドを使用して、テンサーの形状を手動で変更することができます。

import torch

# 1次元テンサー
x = torch.arange(4)

# `view` メソッドを使用して3次元テンサーに変換
x = x.view(1, 4, 1)
print(x)  # tensor([[[0],
#         [1],
#         [2],
#         [3]]])

ループ処理を使用して、テンサーを3次元に変換することもできます。

import torch

# 2次元テンサー
x = torch.randn(2, 3)

# ループ処理を使用して3次元テンサーに変換
y = torch.empty(2, 3, 1)
for i in range(2):
    for j in range(3):
        y[i, j, 0] = x[i, j]

print(y)  # tensor([[[ 0.12345678],
#         [-0.45678901],
#         [ 0.78901234]],
#        [[ 0.45678901],
#         [ 0.12345678],
#         [-0.78901234]]])

NumPy を使用して、テンサーを3次元に変換することもできます。

import torch
import numpy as np

# 1次元テンサー
x = torch.arange(4)

# NumPy を使用して3次元テンサーに変換
x = np.expand_dims(x, axis=(0, 2))
x = torch.from_numpy(x)

print(x)  # tensor([[[0],
#         [1],
#         [2],
#         [3]]])

まとめ

• torch.atleast_3d 関数は、最も簡単で効率的な方法です。
• view メソッドは、テンサーの形状を細かく制御したい場合に使用できます。
• ループ処理は、柔軟性がありますが、他の方法よりも遅くなります。
• NumPy は、NumPy と PyTorch を両方で使用している場合に便利です。

それぞれの方法のメリットとデメリットを理解した上で、適切な方法を選択してください。