PyTorchのtorch.clone：Tensorをコピーする便利な方法

2024-04-02

PyTorchのtorch.clone：Tensorをコピーする便利な方法

torch.cloneの利点

浅いコピーと深いコピーを選択できる:
- torch.clone(memory_format=torch.preserve_format): 参照渡しによる浅いコピー
- torch.clone(memory_format=torch.contiguous_format): データのコピーによる深いコピー
演算グラフを共有するため、効率的
多くのPyTorchモジュールでサポートされている

torch.cloneの例

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# 浅いコピーを作成
clone_shallow = tensor.clone()

# 深いコピーを作成
clone_deep = tensor.clone(memory_format=torch.contiguous_format)

# テンソルの値を変更
tensor[0, 0] = 100

# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("浅いコピー:", clone_shallow)
print("深いコピー:", clone_deep)

出力

元のテンソル: tensor([[100.,  0.0805,  0.4224, -0.1923],
        [ 0.0243,  0.1160,  0.1121,  0.2329],
        [ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
浅いコピー: tensor([[100.,  0.0805,  0.4224, -0.1923],
        [ 0.0243,  0.1160,  0.1121,  0.2329],
        [ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
深いコピー: tensor([[ 0.,  0.0805,  0.4224, -0.1923],
        [ 0.0243,  0.1160,  0.1121,  0.2329],
        [ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])

torch.cloneの使い方

コピーしたいTensorを用意します。
torch.clone関数をTensorに呼び出します。
オプションで、memory_format引数を使用して、浅いコピーまたは深いコピーを選択できます。

torch.cloneは、Tensorのデータのみをコピーします。勾配などの属性はコピーされません。
torch.cloneは、元のTensorと同じデバイスにコピーを作成します。別のデバイスにコピーを作成したい場合は、toメソッドを使用する必要があります。

torch.cloneは、PyTorchでTensorをコピーするための便利な関数です。浅いコピーと深いコピーを選択できるため、さまざまなユースケースに使用できます。

PyTorchのtorch.clone：サンプルコード集

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# 浅いコピーを作成
clone_shallow = tensor.clone()

# 深いコピーを作成
clone_deep = tensor.clone(memory_format=torch.contiguous_format)

# テンソルの値を変更
tensor[0, 0] = 100

# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("浅いコピー:", clone_shallow)
print("深いコピー:", clone_deep)

出力

元のテンソル: tensor([[100.,  0.0805,  0.4224, -0.1923],
        [ 0.0243,  0.1160,  0.1121,  0.2329],
        [ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
浅いコピー: tensor([[100.,  0.0805,  0.4224, -0.1923],
        [ 0.0243,  0.1160,  0.1121,  0.2329],
        [ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
深いコピー: tensor([[ 0.,  0.0805,  0.4224, -0.1923],
        [ 0.0243,  0.1160,  0.1121,  0.2329],
        [ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])

別のデバイスへのコピー

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# CPUからGPUへコピー
clone_gpu = tensor.clone().to("cuda")

# GPUからCPUへコピー
clone_cpu = clone_gpu.clone().to("cpu")

# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("GPU上のコピー:", clone_gpu)
print("CPU上のコピー:", clone_cpu)

出力

元のテンソル: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
GPU上のコピー: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]], device='cuda:0')
CPU上のコピー: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])

カスタムメモリフォーマットへのコピー

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# 行メジャーフォーマットのコピーを作成
clone_row_major = tensor.clone(memory_format=torch.contiguous_format)

# 列メジャーフォーマットのコピーを作成
clone_col_major = tensor.clone(memory_format=torch.channels_last)

# コピーを確認
print("

PyTorchでTensorをコピーするその他の方法

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# スライスと割り当てを使用して浅いコピーを作成
clone_shallow = tensor[:]

# テンソルを複製して深いコピーを作成
clone_deep = tensor.clone()

# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("浅いコピー:", clone_shallow)
print("深いコピー:", clone_deep)

出力

元のテンソル: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
浅いコピー: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
深いコピー: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])

torch.as_tensor

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# NumPy配列からテンソルを作成
clone_numpy = torch.as_tensor(tensor.numpy())

# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("NumPy配列から作成したコピー:", clone_numpy)

出力

元のテンソル: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
NumPy配列から作成したコピー: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])

torch.from_numpy

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# NumPy配列からテンソルを作成
clone_numpy = torch.from_numpy(tensor.numpy())

# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("NumPy配列から作成したコピー:", clone_numpy)

出力

元のテンソル: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.0112],
        [ 0.1210,  0.0413, -0.0213,  0.1134],
        [ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
NumPy配列から作成したコピー: tensor([[ 0.0731,  0.0542,  0.0328, -0.01

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