PyTorch Tensor の torch.Tensor.neg_() メソッドとは?
PyTorch Tensor の torch.Tensor.neg_() メソッド解説
メソッドの概要
- メソッド名:
neg_()
- 戻り値: なし (元の Tensor が更新されます)
- 引数: なし
メソッドの動作
neg_()
メソッドは、Tensor の各要素の符号を反転します。例えば、Tensor x
の各要素が [1, 2, 3]
であれば、x.neg_()
を実行すると [-1, -2, -3]
になります。
メソッドの使用例
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# テンソルの各要素の符号を反転
x.neg_()
# テンソルの内容を確認
print(x) # [-1, -2, -3]
メソッドの詳細
neg_()
メソッドは、テンソルの型とデバイスに関係なく動作します。また、テンソルが勾配を持つ場合、勾配も更新されます。
torch.Tensor.neg_()
メソッドは、Tensor の各要素の符号を反転する便利なメソッドです。符号反転は、ベクトルの向きを変えたり、数値データの符号を変換したりするなど、さまざまな場面で役立ちます。
補足
neg_()
メソッドは、テンソルを in-place で更新します。つまり、元のテンソルの内容が変更されます。- テンソルの各要素の符号を反転する別の方法は、
torch.neg(x)
を使用することです。この方法は、テンソルを in-place で更新せず、新しいテンソルを返します。
PyTorch Tensor の torch.Tensor.neg_() メソッドのサンプルコード
テンソルの各要素の符号を反転する
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# テンソルの各要素の符号を反転
x.neg_()
# テンソルの内容を確認
print(x) # [-1, -2, -3]
テンソルの要素の符号を反転して、新しいテンソルを作成する
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# テンソルの要素の符号を反転して、新しいテンソルを作成
y = torch.neg(x)
# テンソルの内容を確認
print(x) # [1, 2, 3]
print(y) # [-1, -2, -3]
テンソルの要素を条件付きで符号反転する
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, -1, -2, -3])
# 条件付きでテンソルの要素の符号を反転
x[x > 0] = -x[x > 0]
# テンソルの内容を確認
print(x) # [-1, -2, -3, 1, 2, 3]
テンソルの要素の符号を反転して、累積和を取る
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, -1, -2, -3])
# テンソルの要素の符号を反転
x = torch.neg(x)
# 累積和を取る
y = torch.cumsum(x, dim=0)
# テンソルの内容を確認
print(x) # [-1, -2, -3, 1, 2, 3]
print(y) # [-1, -3, -6, -5, -3, 0]
テンソルの要素の符号を反転して、ベクトルの向きを変える
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# テンソルの要素の符号を反転
x = torch.neg(x)
# ベクトルの向きを変える
y = x / torch.norm(x)
# テンソルの内容を確認
print(x) # [-1, -2, -3]
print(y) # [-0.57735026, -1.15470052, -1.73205078]
torch.Tensor.neg_() メソッドの代替方法
torch.neg() 関数を使う
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# テンソルの要素の符号を反転
y = torch.neg(x)
# テンソルの内容を確認
print(x) # [1, 2, 3]
print(y) # [-1, -2, -3]
ラムダ式を使う
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# テンソルの要素の符号を反転
y = torch.tensor([i * -1 for i in x])
# テンソルの内容を確認
print(x) # [1, 2, 3]
print(y) # [-1, -2, -3]
NumPy を使う
import numpy as np
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# NumPy 配列に変換
x_numpy = x.numpy()
# NumPy 配列の要素の符号を反転
x_numpy = -x_numpy
# テンソルに変換して内容を確認
x = torch.from_numpy(x_numpy)
print(x) # [-1, -2, -3]
これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。
torch.neg()
関数は最も簡潔ですが、テンソルを in-place で更新しません。- ラムダ式は柔軟性がありますが、コードが冗長になることがあります。
- NumPy を使う方法は、NumPy に慣れている人にとっては使いやすいかもしれませんが、変換処理が必要になります。
- 簡潔さを求める場合は、
torch.neg()
関数を使うのがおすすめです。 - テンソルを in-place で更新したい場合は、
torch.Tensor.neg_()
メソッドを使うのがおすすめです。 - 柔軟性を求める場合は、ラムダ式を使うのがおすすめです。
- NumPy に慣れている場合は、NumPy を使うのがおすすめです。
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