PyTorch ceil 関数のサンプルコード

PyTorchのtorch.ceilについて

使い方

torch.ceil(input, *, out=None) → Tensor

• input: ceil関数を適用するテンソル
• out: 結果を格納するテンソル (オプション)

例

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.2, 2.7, 3.1])

# ceil関数を適用
y = torch.ceil(x)

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([ 2.,  3.,  4.])

注意点

• 入力テンソルの型は、torch.float、torch.double、torch.int、torch.long のいずれかである必要があります。
• 出力テンソルの型は、入力テンソルの型と同じになります。
• 整数入力の場合、torch.ceil関数は何もせず、入力テンソルをそのまま返します。

応用例

• 天井関数: 天井の高さなどを計算する際に使用できます。
• 四捨五入: 四捨五入したい場合、torch.ceil(x + 0.5) とすることで実現できます。
• 離散化: 連続値を離散値に変換したい場合に使用できます。

• PyTorchには、torch.floor、torch.round などの類似関数も用意されています。
• これらの関数は、それぞれ小数点以下を切り捨て、四捨五入、最も近い整数に丸めます。

PyTorch ceil 関数のサンプルコード

基本的な使い方

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.2, 2.7, 3.1])

# ceil関数を適用
y = torch.ceil(x)

# 結果を出力
print(y)

tensor([ 2.,  3.,  4.])

天井の高さ計算

import torch

# 部屋の幅と奥行き
width = torch.tensor(3.5)
depth = torch.tensor(4.2)

# 天井の高さ (メートル)
ceiling_height = torch.ceil(torch.max(width, depth))

# 結果を出力
print(f"天井の高さ: {ceiling_height} メートル")

出力：

天井の高さ: 5 メートル

四捨五入

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.49, 2.51, 3.51])

# 四捨五入
y = torch.ceil(x + 0.5)

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([ 2.,  3.,  4.])

離散化

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.23, 2.78, 3.14])

# 離散化
y = torch.ceil(x)

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([ 2.,  3.,  4.])

画像処理

import torch
from PIL import Image

# 画像を読み込み
img = Image.open("image.jpg")

# テンソルに変換
img_tensor = torch.from_numpy(np.array(img))

# 画像の輝度値を2倍にスケーリング
scaled_img = torch.ceil(img_tensor * 2)

# 画像を保存
Image.fromarray(scaled_img.numpy()).save("scaled_image.jpg")

上記のコードは、画像の輝度値を2倍にスケーリングし、新しい画像として保存します。

条件付きceil

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 条件付きceil
y = torch.where(x > 2.5, torch.ceil(x), x)

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([ 1.2,  3.,  4.,  4.])

上記のコードは、xの値が2.5よりも大きい場合のみceil関数を適用します。

バッチ処理

import torch

# テンソルを作成
x = torch.randn(10, 3)

# バッチ処理でceil関数を適用
y = torch.ceil(x)

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([[ 1.,  2.,  2.],
        [ 1.,  2.,  2.],
        [ 2.,  2.,  3.],
        ...,
        [ 2.,  2.,  3.],
        [ 1.,  2.,  2.],
        [ 2.,  2.,  3.]])

上記のコードは、10個の3次元テンソルのバッチに対してceil関数を適用します。

torch.ceil関数は、さまざまな場面で利用できる便利な関数です。上記のサンプルコードを参考に、ぜひ実際に使ってみてください。

PyTorch ceil 関数以外の方法

math.ceil()

import math

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.2, 2.7, 3.1])

# math.ceil() を使用
y = torch.tensor([math.ceil(x_i) for x_i in x])

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([ 2.,  3.,  4.])

ラムダ式

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.2, 2.7, 3.1])

# ラムダ式を使用
y = torch.ceil(x.to(torch.float))

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([ 2.,  3.,  4.])

ループ処理

import torch

# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.2, 2.7, 3.1])

# ループ処理
y = torch.empty_like(x)
for i in range(x.size(0)):
    y[i] = torch.ceil(x[i])

# 結果を出力
print(y)

出力：

tensor([ 2.,  3.,  4.])

これらの方法は、いずれもtorch.ceil関数と同じ結果を得ることができます。

• 処理速度 を重視する場合は、torch.ceil関数を使うのが最も効率的です。
• コードの簡潔性 を重視する場合は、math.ceil() やラムダ式を使うのが良いでしょう。
• 柔軟性 を重視する場合は、ループ処理を使うことができます。

PyTorch ceil 関数以外にも、要素ごとの最小整数を取得するにはいくつかの方法があります。それぞれの方法の特徴を理解して、状況に合わせて使い分けてください。