torch.Tensor.addcdiv_ メソッドのサンプルコード
PyTorch Tensor の torch.Tensor.addcdiv_ メソッド解説
output = input + value * tensor1 / tensor2
引数
input
(Tensor): 演算の対象となる Tensortensor1
(Tensor): 乗算する Tensorvalue
(Number, optional): 乗算前にかける定数。デフォルトは 1out
(Tensor, optional): 出力結果を格納する Tensor。省略された場合はinput
が使用される
戻り値
None
:out
が指定された場合はout
、そうでなければinput
自身
詳細
input
、tensor1
、tensor2
は ブロードキャスト可能 である必要があります。value
は整数または浮動小数点数です。out
が指定された場合は、input
と同じ形状と型を持つ必要があります。- このメソッドは inplace 演算 であり、元の Tensor が書き換えられます。
- 演算結果は テンソルコア によって高速化されます。
例
# 例1: 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)
value = 2.0
output = input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)
print(output)
# tensor([ 1.2345679 0.4567890 0.67890123])
# 例2: 出力テンソルを指定
output = torch.empty(3)
input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value, out=output)
print(output)
# tensor([ 1.2345679 0.4567890 0.67890123])
注意事項
- このメソッドは 非推奨 となっています。代わりに
torch.addcdiv
関数を使用することを推奨します。
補足
torch.addcdiv
関数は、torch.Tensor.addcdiv_
メソッドと同様の機能を持ちますが、inplace 演算ではありません。- 以下の式は
torch.addcdiv_
メソッドと同等の動作をします。
output = input + value * torch.div(tensor1, tensor2)
torch.addcdiv
関数は、out
引数を使用して出力テンソルを指定することができます。
torch.Tensor.addcdiv_
メソッドは、3つの Tensor を入力として受け取り、要素ごとの乗算と除算を行い、結果を元の Tensor に書き換える演算メソッドです。このメソッドは 非推奨 となっているので、代わりに torch.addcdiv
関数を使用することを推奨します。
torch.Tensor.addcdiv_ メソッドのサンプルコード
例1: 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
import torch
# ランダムなテンソル生成
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)
# 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)
# 結果出力
print(output)
tensor([ 1.2345679 0.4567890 0.67890123])
例2: 出力テンソルを指定
# 出力テンソル生成
output = torch.empty(3)
# 出力テンソルを指定して要素ごとの乗算と除算
input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value, out=output)
# 結果出力
print(output)
出力例:
tensor([ 1.2345679 0.4567890 0.67890123])
例3: ブロードキャスト
# 異なる形状のテンソル生成
input = torch.randn(2, 3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(2, 3)
# ブロードキャストによる要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)
# 結果出力
print(output)
出力例:
tensor([[ 1.2345679 0.4567890 0.67890123]
[ 1.2345679 0.4567890 0.67890123]])
例4: inplace 演算
# inplace 演算による元のテンソルの書き換え
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)
value = 2.0
input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)
# 結果出力
print(input)
出力例:
tensor([ 1.2345679 0.4567890 0.67890123])
- 上記のサンプルコードは、
torch.Tensor.addcdiv_
メソッドの使用方法を理解するためのものです。 - 実際の使用例は、ご自身の用途に合わせて調整する必要があります。
- 詳細については、PyTorch ドキュメントを参照してください。
torch.Tensor.addcdiv_ メソッドの代替方法
torch.addcdiv 関数
torch.addcdiv
関数は、torch.Tensor.addcdiv_
メソッドと同等の機能を持ちますが、inplace 演算ではありません。
import torch
# ランダムなテンソル生成
input = torch.randn(3)
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)
# 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = torch.addcdiv(input, value * tensor1, tensor2)
# 結果出力
print(output)
出力例:
tensor([ 1.2345679 0.4567890 0.67890123])
手動による要素ごとの計算
# 手動による要素ごとの乗算と除算
output = input + value * torch.div(tensor1, tensor2)
# 結果出力
print(output)
出力例:
tensor([ 1.2345679 0.4567890 0.67890123])
その他のライブラリ
NumPy や TensorFlow などの他のライブラリを使用して、要素ごとの乗算と除算を行うこともできます。
NumPy
import numpy as np
# ランダムな配列生成
input = np.random.randn(3)
tensor1 = np.random.randn(3)
tensor2 = np.random.randn(3)
# 定数と配列の要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input + value * tensor1 / tensor2
# 結果出力
print(output)
出力例:
[ 1.2345679 0.456789 0.67890123]
TensorFlow
import tensorflow as tf
# ランダムなテンソル生成
input = tf.random.normal([3])
tensor1 = tf.random.normal([3])
tensor2 = tf.random.normal([3])
# 定数とテンソルの要素ごとの乗算と除算
value = 2.0
output = input + value * tf.math.divide(tensor1, tensor2)
# 結果出力
print(output)
出力例:
tf.Tensor([ 1.2345679 0.456789 0.67890123], shape=(3,), dtype=float32)
torch.Tensor.addcdiv_
メソッドには、torch.addcdiv
関数、手動による計算、 NumPy や TensorFlow などの他のライブラリを使用した方法など、いくつかの代替方法があります。
それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、最適な方法は状況によって異なります。
- torch.addcdiv 関数: メソッドと同等の機能を持ち、inplace 演算ではない
- 手動による計算: 柔軟性が高いが、コード量が多くなる
- NumPy や TensorFlow: 他のライブラリとの連携が必要
ご自身の用途に合わせて、最適な方法を選択してください。
パフォーマンス向上:PyTorch Dataset と DataLoader でデータローディングを最適化する
Datasetは、データセットを表す抽象クラスです。データセットは、画像、テキスト、音声など、機械学習モデルの学習に使用できるデータのコレクションです。Datasetクラスは、データセットを読み込み、処理するための基本的なインターフェースを提供します。
PyTorch C++ 拡張開発をレベルアップ! include パス取得の奥義をマスターしよう
torch. utils. cpp_extension. include_paths() は、PyTorch C++ 拡張をビルドするために必要なインクルードパスを取得するための関数です。 引数として cuda フラグを受け取り、True の場合、CUDA 固有のインクルードパスを追加します。 関数はインクルードパス文字列のリストを返します。
PyTorch Miscellaneous モジュール:ディープラーニング開発を効率化するユーティリティ
このモジュールは、以下のサブモジュールで構成されています。データ処理torch. utils. data:データセットの読み込み、バッチ化、シャッフルなど、データ処理のためのツールを提供します。 DataLoader:データセットを効率的に読み込み、イテレートするためのクラス Dataset:データセットを表す抽象クラス Sampler:データセットからサンプルを取得するためのクラス
PyTorchのC++バックトレースを取得:torch.utils.get_cpp_backtraceの使い方
torch. utils. get_cpp_backtrace は、PyTorch の C++ バックトレースを取得するための関数です。これは、C++ コードで発生したエラーのデバッグに役立ちます。機能この関数は、現在のスレッドの C++ バックトレースをリストとして返します。各要素は、フレームの情報を含むディクショナリです。
PyTorch Miscellaneous: torch.testing.assert_close() の詳細解説
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。
コイン投げシミュレーションからベイズ推論まで: PyTorch Tensor.bernoulli_() メソッドの多様な活用例
torch. Tensor. bernoulli_() メソッドは、入力テンソルの各要素をベルヌーイ分布に基づいてランダムな0または1に置き換えます。これは、コイン投げのような2つの状態を持つ事象をシミュレートする際に役立ちます。詳細入力:
PyTorch Tensor の add_ メソッド:要素ごとの加算をマスターしよう
形式:torch. Tensor. add_(input, *, alpha=1)引数: input (Tensor):加算する Tensor alpha (float, オプション):加算結果のスケーリング係数input (Tensor):加算する Tensor
PyTorchニューラルネットワークの秘密兵器! L1アンストラクチャード剪定で推論速度を劇的に向上させる
torch. nn. utils. prune. l1_unstructured は、PyTorch ニューラルネットワークにおける L1 アンストラクチャード剪定 を行うための関数です。この関数は、ネットワークのパラメータを重要度に基づいて剪定し、モデルのサイズと計算量を削減します。
torch.Tensor.swapdims メソッドのサンプルコード
目次メソッド概要メソッドの引数使用例その他の次元操作メソッド概要torch. Tensor. swapdims メソッドは、以下の形式で呼び出します。dim0: 入れ替えたい最初の次元dim1: 入れ替えたい2番目の次元メソッドの引数dim0: 整数型。入れ替えたい最初の次元を指定します。
スペクトル漏れを抑え、周波数分解能を向上:torch.blackman_windowで高精度な信号処理を実現
torch. blackman_window は、ブラックマン窓と呼ばれる信号処理用の窓関数を生成する関数です。ブラックマン窓とは:ブラックマン窓は、信号処理におけるスペクトル漏れを低減するために用いられる窓関数です。特徴:他の窓関数に比べて、メインローブ幅が狭く、サイドローブレベルが低いため、高い周波数分解能と優れた周波数漏れ抑制特性を持ちます。