PyTorch Tensor の torch.Tensor.arccosh_() メソッド
PyTorch Tensor の torch.Tensor.arccosh_() メソッド解説
概要
- メソッド名:
torch.Tensor.arccosh_()
- 引数: なし
- 戻り値: なし (元のテンソルが書き換えられます)
- 機能: 入力テンソルの各要素の双曲線余弦関数の逆関数を計算し、結果を元のテンソルに書き込む
- 使用例:
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)
# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
詳細解説
torch.Tensor.arccosh_()
は、入力テンソルの各要素が 1 以上 であることを前提とします。- 入力テンソルの要素が 1 未満の場合、結果は NaN (Not a Number) になります。
- 出力テンソルの単位はラジアンです。
torch.Tensor.arccosh_()
は、inplace 操作であるため、元のテンソルが書き換えられます。- 出力テンソルの形状は入力テンソルと同じです。
コード例
以下のコード例は、torch.Tensor.arccosh_()
メソッドの使用方法を示しています。
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)
# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
# テンソルの値を変更
x.add_(1.0)
# 再度、双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)
# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.6094379, 1.7917594, 2.2312925])
注意事項
- 入力テンソルの要素が 1 未満の場合、結果は NaN になります。
補足
torch.Tensor.arccosh_()
メソッドは、双曲線余弦関数の逆関数を計算するだけでなく、双曲線余弦関数の逆関数の導関数も計算することができます。- 導関数を計算するには、
torch.autograd.grad
関数を使用する必要があります。
torch.Tensor.arccosh_() メソッドのサンプルコード
テンソルの各要素の双曲線余弦関数の逆関数を計算
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)
# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
テンソルの値を変更してから再度計算
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)
# テンソルの値を変更
x.add_(1.0)
# 再度、双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)
# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.6094379, 1.7917594, 2.2312925])
条件分岐を用いて計算
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.0, 1.5, 2.0, 3.0])
# 条件分岐を用いて計算
torch.where(x >= 1.0, torch.arccosh_(x), torch.nan_(x))
# 結果を確認
print(x)
# tensor([NaN, 1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
マスクを用いて計算
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.0, 1.5, 2.0, 3.0])
# マスクを作成
mask = torch.tensor([False, True, True, True])
# マスクを用いて計算
x[mask] = torch.arccosh_(x[mask])
# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0000000, 1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
GPU で計算
import torch
# テンソルを GPU に転送
x = x.to("cuda")
# GPU で双曲線余弦関数の逆関数を計算
torch.arccosh_(x)
# 結果を確認
print(x)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472], device='cuda:0')
torch.Tensor.arccosh_() メソッド以外の方法
torch.acosh()
メソッドは、テンソルの各要素の双曲線余弦関数の逆関数を計算します。
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
# 双曲線余弦関数の逆関数を計算
y = torch.acosh(x)
# 結果を確認
print(y)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
ループ処理
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
# ループ処理で双曲線余弦関数の逆関数を計算
y = torch.empty_like(x)
for i in range(x.numel()):
y[i] = torch.acosh(x[i])
# 結果を確認
print(y)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
NumPy を使用
import numpy as np
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
# NumPy を使用して双曲線余弦関数の逆関数を計算
y = torch.from_numpy(np.arccosh(x.numpy()))
# 結果を確認
print(y)
# tensor([1.0471976, 1.3169579, 1.7627472])
- 速度が重要な場合は、
torch.Tensor.arccosh_()
メソッドを使用するのが最善です。 - 柔軟性が重要な場合は、
torch.acosh()
メソッドを使用するのが良いでしょう。 - コードの簡潔性が重要な場合は、ループ処理を使用するのが良いでしょう。
- NumPy を既に使用している場合は、NumPy を使用するのが良いでしょう。
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