PyTorch Tensor の bitwise_right_shift_ メソッドのサンプルコード
PyTorch Tensor の bitwise_right_shift_ メソッド解説
torch.Tensor.bitwise_right_shift_
は、PyTorch Tensor の各要素をビット単位で右にシフトする演算を行います。これは、整数型 Tensor にのみ適用されます。
引数
self
: ビットシフト対象の Tensorother
: シフトするビット数。整数型 Tensor またはスカラー値を指定できます。
戻り値
入力 Tensor と同じ形状の新しい Tensor。各要素は、ビットシフト後の値になります。
例
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
# ビットシフト
y = x.bitwise_right_shift_(1)
# 結果を確認
print(y) # tensor([0, 1, 1])
詳細
- ビットシフトは、符号付きまたは符号なしの整数型 Tensor に適用できます。
- シフト数は、正の値または負の値を指定できます。
- シフト数が負の場合、ビット左シフトが行われます。
- シフト数が Tensor のビット幅を超える場合、結果は不定になります。
応用例
- 画像処理: 画像の輝度を調整するために使用できます。
- 機械学習: 特徴量のビット削減のために使用できます。
補足
torch.Tensor.bitwise_right_shift_
メソッドは、inplace 操作です。つまり、元の Tensor が変更されます。- 出力 Tensor は、入力 Tensor と同じデータ型になります。
- ビットシフト演算は、CPU と GPU の両方で実行できます。
関連メソッド
torch.Tensor.bitwise_left_shift_
torch.Tensor.bitwise_and_
PyTorch Tensor の bitwise_right_shift_ メソッドのサンプルコード
基本的な例
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
# ビットシフト
y = x.bitwise_right_shift_(1)
# 結果を確認
print(y) # tensor([0, 1, 1])
シフト数を動的に指定
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
# シフト数を動的に指定
shift_amount = torch.tensor(2)
# ビットシフト
y = x.bitwise_right_shift_(shift_amount)
# 結果を確認
print(y) # tensor([0, 0, 0])
符号付き整数型への適用
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([-1, 2, -3], dtype=torch.int8)
# ビットシフト
y = x.bitwise_right_shift_(1)
# 結果を確認
print(y) # tensor([-128, 1, -120])
画像処理への応用
import torch
from PIL import Image
# 画像を読み込み
img = Image.open("image.png").convert("L")
# テンソルに変換
img_tensor = torch.from_numpy(img.getdata()).view(img.size)
# ビットシフトで輝度を調整
brightened_img_tensor = img_tensor.bitwise_right_shift_(1)
# テンソルから画像に変換
brightened_img = Image.fromarray(brightened_img_tensor.numpy().reshape(img.size))
# 画像を表示
brightened_img.show()
機械学習への応用
import torch
# 特徴量を作成
features = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.int32)
# ビット削減
reduced_features = features.bitwise_right_shift_(2)
# 特徴量を使用
# ...
PyTorch Tensor のビット右シフトを行う他の方法
ビット演算子を使用する
以下のコードは、ビット演算子 >>
を使用してビット右シフトを行います。
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
# ビットシフト
y = x >> 1
# 結果を確認
print(y) # tensor([0, 1, 1])
NumPy を使用する
以下のコードは、NumPy の >>
関数を使用してビット右シフトを行います。
import torch
import numpy as np
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
# NumPyに変換
x_numpy = x.numpy()
# ビットシフト
y_numpy = x_numpy >> 1
# 結果を確認
y = torch.from_numpy(y_numpy)
print(y) # tensor([0, 1, 1])
自作関数を使用する
以下のコードは、自作関数を使用してビット右シフトを行います。
import torch
def bitwise_right_shift(x, shift_amount):
"""
テンソルの各要素をビット右シフトします。
Args:
x: ビットシフト対象のテンソル
shift_amount: シフトするビット数
Returns:
ビットシフト後のテンソル
"""
if not isinstance(x, torch.Tensor):
raise TypeError("x は Tensor 型である必要があります")
if not isinstance(shift_amount, int):
raise TypeError("shift_amount は整数型である必要があります")
return torch.tensor([i >> shift_amount for i in x.tolist()])
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
# ビットシフト
y = bitwise_right_shift(x, 1)
# 結果を確認
print(y) # tensor([0, 1, 1])
- 速度が重要であれば、
torch.Tensor.bitwise_right_shift_
メソッドを使用するのが最速の方法です。 - コードの可読性を重視する場合は、ビット演算子
>>
を使用するのが最も分かりやすい方法です。 - NumPy を既に使用している場合は、NumPy の
>>
関数を使用するのが最も効率的な方法です。 - 特殊なニーズがある場合は、自作関数を使用することができます。
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