PyTorchでテンサーの非ゼロ要素を簡単に取得! torch.Tensor.nonzero() の使い方を徹底解説
PyTorchにおけるtorch.Tensor.nonzero()の解説
torch.Tensor.nonzero()
は、PyTorchにおけるテンサーの非ゼロ要素のインデックスを返す関数です。
使い方
indices = torch.Tensor.nonzero(input)
input
: 非ゼロ要素のインデックスを求めたいテンサーindices
: 非ゼロ要素のインデックスを含むテンソル。インデックスは2次元で、最初の次元は非ゼロ要素の数、2番目の次元は対応する要素の座標を表します。
例
import torch
# 2 x 3 テンサーを作成
x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3]])
# 非ゼロ要素のインデックスを取得
indices = x.nonzero()
print(indices)
tensor([[0, 0],
[1, 1],
[1, 2]])
上記の例では、x
の非ゼロ要素は1
、2
、3
であり、それぞれインデックス(0, 0)
, (1, 1)
, (1, 2)
に対応しています。
オプション引数
torch.Tensor.nonzero()
には、以下のオプション引数があります。
as_tuple
: 結果をタプルとして返すかどうかを指定します。デフォルトはFalse
で、テンソルとして返します。sort
: 結果をソートするかどうかを指定します。デフォルトはFalse
で、ソートしません。
応用例
torch.Tensor.nonzero()
は以下の用途に役立ちます。
- 非ゼロ要素の数をカウントする
- 非ゼロ要素のある行または列を抽出する
- 非ゼロ要素を別のテンサーにコピーする
torch.Tensor.nonzero()
は、PyTorchにおけるテンサーの非ゼロ要素のインデックスを簡単に取得できる便利な関数です。ぜひ活用してみてください。
補足
torch.Tensor.nonzero()
は、CPUとGPUの両方で動作します。torch.Tensor.nonzero()
は、PyTorch 0.4以降で使用できます。
PyTorch のサンプルコード集
この例では、PyTorchを使って線形回帰モデルを構築し、訓練し、評価します。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# データの準備
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 5, 7])
# モデルの定義
class LinearRegression(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearRegression, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(2, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
model = LinearRegression()
# 損失関数の定義
criterion = nn.MSELoss()
# オプティマイザの定義
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 学習
for epoch in range(100):
# データをテンサーに変換
x_tensor = torch.from_numpy(X).float()
y_tensor = torch.from_numpy(y).float()
# 予測
y_pred = model(x_tensor)
# 損失計算
loss = criterion(y_pred, y_tensor)
# 勾配の計算
loss.backward()
# パラメータの更新
optimizer.step()
# ログの出力
print(f'epoch: {epoch + 1}, loss: {loss.item():.4f}')
# テスト
x_new = torch.tensor([[7, 8]]).float()
y_pred_new = model(x_new)
print(f'予測値: {y_pred_new.item():.4f}')
画像分類
この例では、PyTorchを使ってCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を構築し、CIFAR-10データセットで画像分類を行います。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# データの準備
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# モデルの定義
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(self.conv1(x))
x = self.pool(self.conv2(x))
x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
x = nn.ReLU(self.fc1(x))
x = nn.Softmax(self.fc2(x))
return x
model = CNN()
# 損失関数の定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# オプティマイザの定義
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 学習
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
images, labels = data
# 勾配をゼロ化
optimizer.zero_grad()
# 予測
outputs = model
PyTorchにおけるテンサーの非ゼロ要素のインデックス取得方法
torch.nonzero()を使う
これは最も一般的な方法で、torch.Tensor.nonzero()
という専用の関数を使用します。
import torch
x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3], [0, 0, 4]])
indices = x.nonzero()
print(indices)
このコードは、以下の出力を生成します。
tensor([[0, 0],
[1, 1],
[1, 2],
[2, 2]])
indices
は、非ゼロ要素のインデックスを含む2次元テンソルです。最初の次元は非ゼロ要素の数、2番目の次元は対応する要素の座標を表します。
ループを使ってインデックスを抽出する
以下のコードのように、ループを使って手動でインデックスを抽出することもできます。
import torch
x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3], [0, 0, 4]])
non_zero_indices = []
for i in range(x.shape[0]):
for j in range(x.shape[1]):
if x[i, j] != 0:
non_zero_indices.append((i, j))
print(non_zero_indices)
このコードは、上記の torch.nonzero()
と同じ出力を生成します。
NumPyを使ってインデックスを抽出する
PyTorchテンサーをNumPy配列に変換してから、NumPyの関数を使ってインデックスを抽出することもできます。
import torch
import numpy as np
x = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 2, 3], [0, 0, 4]])
x_numpy = x.numpy()
non_zero_indices = np.nonzero(x_numpy)
print(non_zero_indices)
このコードは、以下の出力を生成します。
(array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2]))
NumPyの nonzero()
関数は、非ゼロ要素のインデックスをタプルとして返します。
上記のように、PyTorchでテンサーの非ゼロ要素のインデックスを取得するには、いくつかの方法があります。状況に応じて適切な方法を選択してください。
補足
- どの方法を使用するかは、パフォーマンスや可読性などの要件によって異なります。
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