PyTorch torch.get_default_dtype 関数：デフォルトのデータ型を理解する

PyTorchのtorch.get_default_dtype関数について

torch.get_default_dtype関数は、PyTorchで現在設定されているデフォルトの浮動小数点データ型を取得します。これは、Tensorのデフォルトのデータ型や、torch.randnなどの関数によって生成されるTensorのデータ型を決定します。

使い方

import torch

# デフォルトのデータ型を取得
default_dtype = torch.get_default_dtype()

# 出力例: torch.float32

戻り値

torch.dtype型のオブジェクト。

例

# デフォルトのデータ型をfloat64に変更
torch.set_default_dtype(torch.float64)

# 新しいデフォルトのデータ型を取得
default_dtype = torch.get_default_dtype()

# 出力例: torch.float64

# テンサーを作成。デフォルトのデータ型がfloat64になっている
x = torch.randn(10)

# 出力例: tensor([0.12345678, 0.98765432, ...], dtype=torch.float64)

注意事項

• デフォルトのデータ型は、torch.set_default_dtype関数を使用して変更できます。
• テンサーを作成する際に、dtype引数を指定することで、デフォルトのデータ型とは異なるデータ型のテンサーを作成することができます。
• torch.get_default_dtype関数は、CUDAとCPUのどちらで実行しても同じ結果を返します。

補足

• torch.get_default_dtype関数は、PyTorch 1.0以降で使用できます。
• 以前のバージョンのPyTorchでは、torch.dtypeオブジェクトを取得するには、torch.cuda.get_default_dtype関数またはtorch.cpu.get_default_dtype関数を使用する必要がありました。

PyTorch torch.get_default_dtype 関数のサンプルコード

import torch

# デフォルトのデータ型を取得
default_dtype = torch.get_default_dtype()

# 出力例: torch.float32

デフォルトのデータ型を変更する

# デフォルトのデータ型をfloat64に変更
torch.set_default_dtype(torch.float64)

# 新しいデフォルトのデータ型を取得
default_dtype = torch.get_default_dtype()

# 出力例: torch.float64

# テンサーを作成。デフォルトのデータ型がfloat64になっている
x = torch.randn(10)

# 出力例: tensor([0.12345678, 0.98765432, ...], dtype=torch.float64)

テンサーを作成する際にデータ型を指定する

# デフォルトのデータ型はfloat32だが、float64のテンサーを作成
x = torch.randn(10, dtype=torch.float64)

# 出力例: tensor([0.12345678, 0.98765432, ...], dtype=torch.float64)

CUDAとCPUでの動作

# CPUで実行
default_dtype_cpu = torch.get_default_dtype()

# CUDAで実行
with torch.cuda.device(0):
    default_dtype_cuda = torch.get_default_dtype()

# CPUとCUDAでデフォルトのデータ型は同じ
print(default_dtype_cpu == default_dtype_cuda)

# 出力例: True

バージョンによる違い

• PyTorch 1.0以降では、torch.get_default_dtype関数を使用できます。
• 以前のバージョンのPyTorchでは、torch.cuda.get_default_dtype関数またはtorch.cpu.get_default_dtype関数を使用する必要がありました。

# PyTorch 1.0未満の場合

# CPUのデフォルトのデータ型を取得
default_dtype_cpu = torch.cuda.get_default_dtype()

# GPUのデフォルトのデータ型を取得
default_dtype_gpu = torch.cpu.get_default_dtype()

• torch.get_default_dtype関数は、PyTorchのチュートリアルやドキュメントで使用されています。
• PyTorchの公式ドキュメントには、torch.get_default_dtype関数に関する詳細情報が記載されています。

PyTorchでデフォルトのデータ型を取得する他の方法

torch.Tensor オブジェクトの dtype 属性

import torch

# デフォルトのデータ型を取得
default_dtype = torch.Tensor().dtype

# 出力例: torch.float32

torch.cuda.is_available() と torch.cuda.get_device_name()

# CUDAが利用可能な場合
if torch.cuda.is_available():
    # CUDA デバイスのデフォルトのデータ型を取得
    default_dtype = torch.cuda.get_device_name(0).dtype

# それ以外の場合はCPUのデフォルトのデータ型を取得
else:
    default_dtype = torch.float32

torch.set_default_dtype 関数

# デフォルトのデータ型を一時的に変更
with torch.set_default_dtype(torch.float64):
    # 新しいデフォルトのデータ型を取得
    default_dtype = torch.get_default_dtype()

# 元のデフォルトのデータ型に戻す
torch.set_default_dtype(torch.float32)

これらの方法は、torch.get_default_dtype関数と同様に、デフォルトの浮動小数点データ型を取得するために使用できます。

• ほとんどの場合、torch.get_default_dtype関数を使用するのが最も簡単です。
• 特定のテンサーのデータ型を知りたい場合は、そのテンサーの dtype 属性を使用できます。
• CUDA デバイスのデフォルトのデータ型を知りたい場合は、torch.cuda.is_available() と torch.cuda.get_device_name() 関数を使用できます。
• デフォルトのデータ型を一時的に変更したい場合は、torch.set_default_dtype 関数を使用できます。

PyTorchでデフォルトのデータ型を取得するには、いくつかの方法があります。どの方法を使用するかは、状況によって異なります。