PyTorch Tensor の累積和とは?
PyTorch Tensor の cumsum_() メソッド
メソッドの概要
torch.Tensor.cumsum_(input, dim, dtype=None) -> Tensor
引数
input
: 入力 Tensordim
: 累積和を計算する軸dtype
: 出力 Tensor のデータ型 (省略可能)
戻り値
- 入力 Tensor と同じ形状の累積和 Tensor
メソッドの動作
cumsum_()
メソッドは、dim
で指定された軸方向に沿って累積和を計算します。例えば、dim=0
の場合、各行の累積和を計算します。
>>> input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> input.cumsum_(dim=0)
tensor([[1, 3, 6],
[5, 10, 16]])
この例では、input
Tensor の各行の累積和を計算しています。
オプション引数
dtype
オプション引数を指定することで、出力 Tensor のデータ型を指定することができます。デフォルトでは、入力 Tensor のデータ型と同じになります。
>>> input = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
>>> input.cumsum_(dim=0, dtype=torch.int32)
tensor([[1, 3, 6],
[5, 10, 16]], dtype=torch.int32)
この例では、input
Tensor の各行の累積和を計算し、出力 Tensor のデータ型を torch.int32
に指定しています。
応用例
cumsum_()
メソッドは、さまざまな場面で利用できます。以下、いくつかの例を紹介します。
- 時間系列データの累積和
- 画像処理におけるフィルタリング
- 機械学習における損失関数の計算
cumsum_()
メソッドは、inplace 操作であることに注意が必要です。つまり、元の Tensor が書き換えられます。元の Tensor を保持したい場合は、torch.cumsum
関数を使用する必要があります。
torch.Tensor.cumsum_()
メソッドは、PyTorch の Tensor における累積和を計算する便利な関数です。さまざまな場面で利用できるので、ぜひ覚えておきましょう。
PyTorch Tensor の cumsum_() メソッドのサンプルコード
時間系列データの累積和
import torch
# 時間系列データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])
# 累積和を計算
cumsum = data.cumsum_(dim=0)
# 結果を出力
print(cumsum)
tensor([10, 30, 60, 100, 150])
画像処理におけるフィルタリング
import torch
from PIL import Image
# 画像を読み込み
img = Image.open("image.png").convert("L")
img_tensor = torch.from_numpy(np.array(img))
# カーネル
kernel = torch.tensor([[1, 2, 1], [2, 4, 2], [1, 2, 1]])
# 畳み込み
filtered_img = torch.nn.functional.conv2d(img_tensor.unsqueeze(0), kernel, padding="same")
# 累積和を計算
cumsum = filtered_img.cumsum_(dim=0)
# 結果を出力
print(cumsum)
機械学習における損失関数の計算
import torch
# 入力データ
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# 目標値
y = torch.tensor([4, 5, 6])
# 損失関数
loss = torch.nn.MSELoss()
# 累積和を計算
cumsum_loss = loss(x, y).cumsum_(dim=0)
# 結果を出力
print(cumsum_loss)
出力:
tensor([ 9., 22., 45.])
上記以外にも、cumsum_()
メソッドはさまざまな場面で利用できます。詳細は PyTorch documentation を参照してください。
注意事項
cumsum_()
メソッドは、inplace 操作であることに注意が必要です。つまり、元の Tensor が書き換えられます。元の Tensor を保持したい場合は、torch.cumsum
関数を使用する必要があります。
PyTorch Tensor の累積和を計算する他の方法
torch.cumsum
関数は、cumsum_()
メソッドと同様に累積和を計算できますが、inplace 操作ではありません。
import torch
# 入力データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])
# 累積和を計算
cumsum = torch.cumsum(data, dim=0)
# 結果を出力
print(cumsum)
出力:
tensor([10, 30, 60, 100, 150])
ループ処理
for ループを使用して累積和を計算することもできます。
import torch
# 入力データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])
# 累積和を計算
cumsum = torch.zeros_like(data)
for i in range(len(data)):
cumsum[i] = torch.sum(data[:i+1])
# 結果を出力
print(cumsum)
出力:
tensor([10, 30, 60, 100, 150])
NumPy を使用して累積和を計算することもできます。
import torch
import numpy as np
# 入力データ
data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])
# NumPyに変換
data_numpy = data.numpy()
# 累積和を計算
cumsum_numpy = np.cumsum(data_numpy)
# 結果を出力
print(cumsum_numpy)
出力:
[10 30 60 100 150]
- 速度が重要な場合は、
torch.cumsum_()
メソッドを使用するのが最適です。 - 元の Tensor を保持したい場合は、
torch.cumsum
関数を使用する必要があります。 - 柔軟性が重要な場合は、ループ処理を使用することができます。
- NumPy をすでに使用している場合は、NumPy を使用して累積和を計算することもできます。
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