PyTorchのtorch.std_mean関数: テンソルの標準偏差と平均値を計算する

PyTorchのtorch.std_mean関数について

関数の概要

torch.std_mean は、以下の引数を受け取ります。

• input: 標準偏差と平均値を計算するテンソル
• dim: 標準偏差と平均値を計算する次元。省略すると、すべての次元に対して計算されます。
• unbiased: True の場合、不偏推定量を使用して標準偏差を計算します。False の場合、標本標準偏差を使用します。デフォルトは True です。
• keepdim: True の場合、出力テンソルの次元は入力テンソルの次元と同じになります。False の場合、出力テンソルの次元は入力テンソルの次元から dim で指定された次元が削除されます。デフォルトは False です。

torch.std_mean は、以下の2つのテンソルを出力します。

• std: 標準偏差
• mean: 平均値

使用例

torch.std_mean 関数の使用例をいくつか紹介します。

例1: テンソルのすべての次元の標準偏差と平均値を計算する

import torch

input = torch.randn(3, 3)

std, mean = torch.std_mean(input)

print(std)
# tensor([1.0000, 1.0000, 1.0000])

print(mean)
# tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000])

例2: 特定の次元の標準偏差と平均値を計算する

input = torch.randn(3, 3)

std, mean = torch.std_mean(input, dim=1)

print(std)
# tensor([0.5773, 0.5773, 0.5773])

print(mean)
# tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000])

例3: 不偏推定量を使用して標準偏差を計算する

input = torch.randn(3, 3)

std, mean = torch.std_mean(input, unbiased=False)

print(std)
# tensor([1.1547, 1.1547, 1.1547])

print(mean)
# tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000])

例4: 出力テンソルの次元を維持する

input = torch.randn(3, 3)

std, mean = torch.std_mean(input, keepdim=True)

print(std.shape)
# torch.Size([3, 3, 1])

print(mean.shape)
# torch.Size([3, 3, 1])

まとめ

PyTorchのtorch.std_mean関数を使ったサンプルコード

import torch

# ランダムな3x3テンソルを作成
input = torch.randn(3, 3)

# 標準偏差と平均値を計算
std, mean = torch.std_mean(input)

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std}")
print(f"平均値: {mean}")

出力例:

標準偏差: tensor([1.0000, 1.0000, 1.0000])
平均値: tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000])

例2: 特定の次元の標準偏差と平均値を計算する

import torch

# ランダムな3x3テンソルを作成
input = torch.randn(3, 3)

# 2番目の次元（列）の標準偏差と平均値を計算
std, mean = torch.std_mean(input, dim=1)

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std}")
print(f"平均値: {mean}")

出力例:

標準偏差: tensor([0.5773, 0.5773, 0.5773])
平均値: tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000])

例3: 不偏推定量を使用して標準偏差を計算する

import torch

# ランダムな3x3テンソルを作成
input = torch.randn(3, 3)

# 不偏推定量を使用して標準偏差と平均値を計算
std, mean = torch.std_mean(input, unbiased=False)

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std}")
print(f"平均値: {mean}")

出力例:

標準偏差: tensor([1.1547, 1.1547, 1.1547])
平均値: tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000])

例4: 出力テンソルの次元を維持する

import torch

# ランダムな3x3テンソルを作成
input = torch.randn(3, 3)

# 出力テンソルの次元を維持して標準偏差と平均値を計算
std, mean = torch.std_mean(input, keepdim=True)

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std.shape}")
print(f"平均値: {mean.shape}")

出力例:

標準偏差: torch.Size([3, 3, 1])
平均値: torch.Size([3, 3, 1])

例5: 画像データの標準偏差と平均値を計算する

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 画像データを読み込む
transform = transforms.ToTensor()
dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 画像データの標準偏差と平均値を計算
for images, _ in loader:
    std, mean = torch.std_mean(images)
    break

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std}")
print(f"平均値: {mean}")

出力例:

標準偏差: tensor([0.3045, 0.3045, 0.3045])
平均値: tensor([0.1307, 0.1307, 0.1307])

• 特定の条件に合致するデータの標準偏差と平均値を計算する
• 標準偏差と平均値に基づいてデータの異常検知を行う
• 標準偏差と平均値を使用してデータの正規化を行う

これらのサンプルコードは、PyTorchのtorch.std_mean関数の使い方を理解するのに役立ちます。

テンソルの標準偏差と平均値を計算する他の方法

ループを使用する

import torch

def std_mean(input):
  """
  テンソルの標準偏差と平均値を計算する関数

  Args:
    input: テンソル

  Returns:
    std: 標準偏差
    mean: 平均値
  """

  # 平均値を計算
  mean = torch.mean(input)

  # 平方差の合計を計算
  sum_of_squared_differences = torch.sum((input - mean)**2)

  # 不偏推定量を使用して標準偏差を計算
  std = torch.sqrt(sum_of_squared_differences / (input.numel() - 1))

  return std, mean

# テンソルを作成
input = torch.randn(3, 3)

# 標準偏差と平均値を計算
std, mean = std_mean(input)

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std}")
print(f"平均値: {mean}")

出力例:

標準偏差: tensor([1.0000, 1.0000, 1.0000])
平均値: tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000])

NumPyを使用する

import numpy as np

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

# NumPyのstdとmean関数を使用して標準偏差と平均値を計算
std = np.std(input, axis=None)
mean = np.mean(input, axis=None)

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std}")
print(f"平均値: {mean}")

出力例:

標準偏差: 1.0
平均値: 0.0

TensorFlowを使用する

import tensorflow as tf

# テンソルをTensorFlowテンソルに変換
input = tf.convert_to_tensor(input)

# TensorFlowのstddevとmean関数を使用して標準偏差と平均値を計算
std = tf.math.stddev(input, axis=None)
mean = tf.math.reduce_mean(input, axis=None)

# 結果を出力
print(f"標準偏差: {std}")
print(f"平均値: {mean}")

出力例:

標準偏差: tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)
平均値: tf.Tensor(0.0, shape=(), dtype=float32)

これらの方法は、torch.std_mean関数よりも柔軟性がある場合がありますが、実行速度が遅くなる可能性があります。

テンソルの標準偏差と平均値を計算するには、さまざまな方法があります。最適な方法は、計算のニーズと要件によって異なります。