PyTorchで標準偏差を計算する：torch.std関数徹底解説

PyTorchのtorch.std：標準偏差を計算する関数

標準偏差 は、データのばらつきを表す指標です。データの平均からの距離がどれくらい大きいかを測ります。

torch.std は、入力テンソルの各要素の標準偏差を計算します。

使用方法

torch.std の基本的な使い方は以下の通りです。

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 標準偏差を計算
std = torch.std(tensor)

# 結果を出力
print(std)

このコードは、以下の出力を生成します。

2.23606797749979

torch.std には、いくつかのオプション引数があります。

• dim：標準偏差を計算する次元を指定します。デフォルトはNoneで、すべての要素の標準偏差を計算します。
• unbiased：不偏推定量を使用するかどうかのフラグです。デフォルトはTrueです。
• keepdim：出力テンソルの次元数を元のテンソルの次元数と同じにするかどうかを指定します。デフォルトはFalseです。

例

dim オプションを使用して、特定の次元の標準偏差を計算できます。

tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 各行の標準偏差を計算
std = torch.std(tensor, dim=1)

# 結果を出力
print(std)

このコードは、以下の出力を生成します。

tensor([1.41421356 1.41421356])

unbiased オプションを使用して、不偏推定量を使用できます。

tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 不偏推定量を使用して標準偏差を計算
std = torch.std(tensor, unbiased=False)

# 結果を出力
print(std)

このコードは、以下の出力を生成します。

2.0

keepdim オプションを使用して、出力テンソルの次元数を元のテンソルの次元数と同じにすることができます。

tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 出力テンソルの次元数を元のテンソルの次元数と同じにする
std = torch.std(tensor, keepdim=True)

# 結果を出力
print(std)

このコードは、以下の出力を生成します。

tensor([2.23606798])

torch.std は、PyTorchで標準偏差を計算するための便利な関数です。

オプション引数を使用して、計算方法を細かく制御できます。

詳細は、PyTorchのドキュメントを参照してください。

PyTorchのtorch.std：標準偏差を計算する関数

標準偏差 は、データのばらつきを表す指標です。データの平均からの距離がどれくらい大きいかを測ります。

torch.std は、入力テンソルの各要素の標準偏差を計算します。

基本的な使い方

import torch

# テンソルを作成
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 標準偏差を計算
std = torch.std(tensor)

# 結果を出力
print(std)

出力:

2.23606797749979

特定の次元の標準偏差を計算

tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 各行の標準偏差を計算
std = torch.std(tensor, dim=1)

# 結果を出力
print(std)

出力:

tensor([1.41421356 1.41421356])

不偏推定量を使用

tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 不偏推定量を使用して標準偏差を計算
std = torch.std(tensor, unbiased=False)

# 結果を出力
print(std)

出力:

2.0

出力テンソルの次元数を保持

tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 出力テンソルの次元数を元のテンソルの次元数と同じにする
std = torch.std(tensor, keepdim=True)

# 結果を出力
print(std)

出力:

tensor([2.23606798])

マスクされた標準偏差

tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
mask = torch.tensor([True, False, True, False, True])

# マスクされた要素のみの標準偏差を計算
std = torch.std(tensor, dim=0, keepdim=True, mask=mask)

# 結果を出力
print(std)

出力:

tensor([1.41421356])

複数の軸にわたって標準偏差を計算

tensor = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# すべての軸にわたって標準偏差を計算
std = torch.std(tensor)

# 結果を出力
print(std)

出力:

2.8284271247461903

標準偏差と平均を同時に計算

tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 標準偏差と平均を同時に計算
mean, std = torch.std(tensor, dim=0, keepdim=True)

# 結果を出力
print(mean, std)

出力:

tensor([3.]) tensor([2.23606798])

torch.std は、PyTorchで標準偏差を計算するための便利な関数です。

オプション引数を使用して、計算方法を細かく制御できます。

詳細は、PyTorchのドキュメントを参照してください。

PyTorchで標準偏差を計算する他の方法

手動で計算

以下の式を使用して、標準偏差を手動で計算できます。

std = sqrt(sum((x - mean)**2) / (n - 1))

ここで、

• std は標準偏差
• x はデータのリスト
• mean はデータの平均
• n はデータの個数

例:

import math

def std(x):
  mean = sum(x) / len(x)
  sum_sq_diff = sum((x - mean)**2 for x in x)
  return math.sqrt(sum_sq_diff / (len(x) - 1))

# テンソルを作成
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 標準偏差を計算
std = std(tensor.tolist())

# 結果を出力
print(std)

出力:

2.23606797749979

NumPyを使用すると、標準偏差を簡単に計算できます。

import numpy as np

# テンソルをNumPy配列に変換
array = tensor.numpy()

# 標準偏差を計算
std = np.std(array)

# 結果を出力
print(std)

出力:

2.23606797749979

その他のライブラリを使用

TensorFlowやJaxなどの他のライブラリを使用して、標準偏差を計算することもできます。

• torch.std は、PyTorchで標準偏差を計算する最も簡単な方法です。
• 手動で計算する方法は、より柔軟性がありますが、より多くのコードを書く必要があります。
• NumPyやその他のライブラリを使用する方法は、PyTorch以外のライブラリを使用している場合に便利です。

PyTorchで標準偏差を計算するには、いくつかの方法があります。