PyTorch Miscellaneous: torch.testing.assert_close() の詳細解説

PyTorch Miscellaneous: torch.testing.assert_close() 解説

torch.testing.assert_close() は、PyTorch テストモジュール内にある関数で、2つのテンソルの要素がほぼ等しいことを確認するために使用されます。これは、テストコードで計算結果の正確性を検証する際に役立ちます。

使い方

torch.testing.assert_close() の基本的な使い方は以下の通りです。

torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)

• actual: 実際の値 (テスト対象のテンソル)
• expected: 期待値 (比較対象のテンソル)
• rtol: 相対誤差の許容範囲

詳細

• rtol と atol は、要素ごとの比較に使用されます。
• 2つの要素 x と y が rtol と atol の範囲内に収まる場合、ほぼ等しいとみなされます。

例

actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])

# rtol と atol の範囲内に収まるのでテストが成功
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)

# rtol の範囲を超えているのでテストが失敗
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-06, atol=1e-08)

# atol の範囲を超えているのでテストが失敗
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-09)

補足

• torch.testing.assert_close() は、要素ごとに比較を行うため、テンソルの形状が一致する必要があります。
• テストが失敗した場合、エラーメッセージが表示されます。エラーメッセージには、一致しない要素のインデックスと値が表示されます。

torch.testing.assert_close() のサンプルコード

基本的な例

# テストが成功する例
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)

# テストが失敗する例
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0004])
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)

テンソルの形状

# テンソルの形状が一致しないとエラーが発生
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002])
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)

メッセージ

# テストが失敗した場合、エラーメッセージが表示
try:
    actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
    expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0004])
    torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)
except AssertionError as e:
    print(e)

• torch.testing.assert_close() は、torch.allclose() とほぼ同じ機能を提供します。
• torch.testing.assert_close() は、テストコードで計算結果の正確性を検証する際に役立ちます。

その他のサンプルコード

マスク

# マスクを使用して、特定の要素のみを比較
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003, 4.0004])
mask = torch.tensor([True, True, False, False])
torch.testing.assert_close(actual[mask], expected[mask], rtol=1e-05, atol=1e-08)

削減

# 削減を使用して、テンソルの全体的な差異を評価
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
torch.testing.assert_close(actual.mean(), expected.mean(), rtol=1e-05, atol=1e-08)

その他のオプション

• equal_nan: NaN 値の比較方法を指定
• check_device: テンソルのデバイスが一致していることを確認
• check_dtype: テンソルのデータ型が一致していることを確認

詳細は、PyTorch ドキュメントを参照してください。

torch.testing.assert_close() は、PyTorch テストモジュール内にある関数で、2つのテンソルの要素がほぼ等しいことを確認するために使用されます。

この関数は、テストコードで計算結果の正確性を検証する際に役立ちます。

torch.testing.assert_close() 以外の方法

手動で比較

最も簡単な方法は、2つのテンソルの要素を1つずつ手動で比較することです。ただし、これはテンソルの要素数が多い場合に非効率的です。

def compare_tensors(actual, expected):
  for i in range(len(actual)):
    if not torch.allclose(actual[i], expected[i]):
      return False
  return True

# テスト
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
if not compare_tensors(actual, expected):
  print("テストが失敗しました")

torch.allclose() は、torch.testing.assert_close() とほぼ同じ機能を提供する関数です。

# テスト
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
if not torch.allclose(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08):
  print("テストが失敗しました")

その他のライブラリ

numpy.allclose() や pandas.testing.assert_allclose() など、他のライブラリにも同様の機能を提供する関数があります。

これらのライブラリは、PyTorch 以外のフレームワークで使用する場合に役立ちます。

torch.testing.assert_close() は、2つのテンソルの要素がほぼ等しいことを確認するための便利な関数です。

ただし、他の方法もいくつかあり、状況に応じて使い分けることが重要です。