torch.reshape の使い方

PyTorchのtorch.reshape：テンソルの形を変換する魔法の杖

使い方

torch.reshapeは、引数にテンソルと新しい形を渡すだけで、テンソルの形を変換できます。

import torch

# 元のテンソル
tensor = torch.arange(12)
print(tensor)
# tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

# reshapeで形を変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (3, 4))
print(new_tensor)
# tensor([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [ 8,  9, 10, 11]])

新しい形の指定方法

新しい形は、以下の方法で指定できます。

• 整数：テンソルの各次元の長さを指定します。
• -1：その次元の長さは自動的に計算されます。
• None：その次元は省略されます。

# (2, 3, 2)の形に変換
tensor = torch.reshape(tensor, (2, 3, -1))
print(tensor)
# tensor([[[ 0,  1],
#        [ 2,  3],
#        [ 4,  5]],

#       [[ 6,  7],
#        [ 8,  9],
#        [10, 11]]])

# (4, 3)の形に変換
tensor = torch.reshape(tensor, (None, 3))
print(tensor)
# tensor([[ 0,  1,  2],
#        [ 3,  4,  5],
#        [ 6,  7,  8],
#        [ 9, 10, 11]])

注意点

• 変換後のテンソルの要素数は、元のテンソルの要素数と同じである必要があります。
• 新しい形が元のテンソルの形と一致しない場合は、エラーが発生します。

その他

torch.reshape以外にも、テンソルの形を変換する方法はいくつかあります。

• view(): reshapeと似ていますが、テンソルのメモリレイアウトを変更しません。
• permute(): テンソルの次元を入れ替えます。
• transpose(): テンソルの2つの次元を入れ替えます。

これらの方法は、それぞれ異なる用途で使用されます。

まとめ

torch.reshapeは、テンソルの形を変換する便利な関数です。使い方を理解すれば、データ処理やモデル構築を効率的に行うことができます。

さまざまなtorch.reshapeサンプルコード

画像データの変換

import torch
from torchvision import datasets

# MNISTデータセットの読み込み
train_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)

# 画像データの取得
images = train_data.data

# reshapeで形を変換
new_images = torch.reshape(images, (images.shape[0], 28, 28))

# 変換後の画像を確認
print(new_images.shape)
# torch.Size([60000, 28, 28])

テキストデータの変換

単語リストを(単語数,)から(行数, 列数)に変換し、2次元テンソルにします。

import torch

# 単語リスト
words = ["apple", "banana", "cherry", "dog", "elephant"]

# 単語数を取得
num_words = len(words)

# reshapeで形を変換
word_tensor = torch.reshape(words, (num_words, 1))

# 変換後のテンソルを確認
print(word_tensor)
# tensor([['apple'],
#        ['banana'],
#        ['cherry'],
#        ['dog'],
#        ['elephant']], dtype=torch.str)

3次元テンソルを(チャンネル数, 高さ, 幅)から(高さ, 幅, チャンネル数)に変換します。

import torch

# 3次元テンソル
tensor = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)

# reshapeで形を変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (3, 4, 2))

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[[ 0,  2,  4,  6],
#        [ 8, 10, 12, 14],
#        [16, 18, 20, 22]],

#       [[ 1,  3,  5,  7],
#        [ 9, 11, 13, 15],
#        [17, 19, 21, 23]]])

4次元テンソルを(バッチサイズ, チャネル数, 高さ, 幅)から(バッチサイズ, 高さ, 幅, チャネル数)に変換します。

import torch

# 4次元テンソル
tensor = torch.arange(48).reshape(2, 2, 3, 4)

# reshapeで形を変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (2, 3, 4, 2))

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[[[ 0,  2],
#        [ 4,  6],
#        [ 8, 10]],

#       [[12, 14],
#        [16, 18],
#        [20, 22]]],

#      [[[24, 26],
#        [28, 30],
#        [32, 34]],

#       [[36, 38],
#        [40, 42],
#        [44, 46]]]])

高度な変換

-1やNoneを使って、より高度な変換を行うこともできます。

import torch

# ランダムなテンソル
tensor = torch.randn(3, 4, 5)

# (3, -1)に変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (3, -1))

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor.shape)
# torch.Size([3, 20])

# (None, 5)に変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (None, 5))

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor.shape)
# torch.Size([12, 5])

これらのサンプルコードを参考に、torch.reshapeを使ってさまざまなテンソルの

テンソルの形を変換するその他の方法

view()はreshapeと似ていますが、テンソルのメモリレイアウトを変更しません。つまり、テンソルのデータ自体は同じ場所に保存されます。

import torch

# テンソル
tensor = torch.arange(12)

# viewで形を変換
new_tensor = tensor.view(3, 4)

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [ 8,  9, 10, 11]])

# メモリレイアウトを確認
print(tensor.is_contiguous())
# True

# reshapeで形を変換
new_tensor = tensor.reshape(3, 4)

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [ 8,  9, 10, 11]])

# メモリレイアウトを確認
print(tensor.is_contiguous())
# False

permute()は、テンソルの次元を入れ替えます。

import torch

# テンソル
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)

# permuteで次元を入れ替え
new_tensor = tensor.permute(1, 0)

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0,  3,  6,  9],
#        [ 1,  4,  7, 10],
#        [ 2,  5,  8, 11]])

transpose()は、テンソルの2つの次元を入れ替えます。

import torch

# テンソル
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)

# transposeで次元を入れ替え
new_tensor = tensor.transpose(0, 1)

# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0,  3,  6,  9],
#        [ 1,  4,  7, 10],
#        [ 2,  5,  8, 11]])

torch.reshape以外にも、view(), permute(), transpose()などの方法を使ってテンソルの形を変換できます。それぞれの方法の特徴を理解して、目的に合った方法を選択することが重要です。