PyTorch Tensor の torch.Tensor.log10_ メソッド:10を底とする対数を計算
PyTorch Tensor の torch.Tensor.log10_ メソッド解説
メソッドの概要
- メソッド名:
torch.Tensor.log10_
- 引数: なし
- 戻り値: 入力 Tensor と同じ形状の新しい Tensor。各要素は元の要素の 10 を底とする対数に変換されます。
- 型: inplace 操作
使用例
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# 10 を底とする対数を計算
y = x.log10_()
# 結果を確認
print(y)
出力:
tensor([0., 1., 2., 3.])
メソッドの詳細
log10_
メソッドは、入力 Tensor の各要素に対してmath.log10()
関数を適用します。- 出力 Tensor は入力 Tensor と同じ形状になります。
- inplace 操作のため、元の Tensor は変更されます。
関連メソッド
torch.log1p
: 1 より大きい数の自然対数torch.log2
: 2 を底とする対数torch.exp
: 自然対数の指数関数
補足
- 10 を底とする対数は、dB (デシベル) などの単位でよく用いられます。
log10_
メソッドは、PyTorch 1.7.0 以降で利用可能です。
PyTorch Tensor の torch.Tensor.log10_ メソッドのサンプルコード
テンソルの各要素の 10 を底とする対数を計算
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# 10 を底とする対数を計算
y = x.log10_()
# 結果を確認
print(y)
tensor([0., 1., 2., 3.])
テンソルの各要素の 10 を底とする対数と自然対数を比較
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# 10 を底とする対数を計算
y_log10 = x.log10_()
# 自然対数を計算
y_log = torch.log(x)
# 結果を確認
print(y_log10)
print(y_log)
出力:
tensor([0., 1., 2., 3.])
tensor([0., 2.3025851, 4.6051702, 6.9077553])
テンソルの各要素の 10 を底とする対数を使用して dB 値を計算
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# 10 を底とする対数を計算
y_log10 = x.log10_()
# dB 値を計算
db = 10 * y_log10
# 結果を確認
print(db)
出力:
tensor([0., 10., 20., 30.])
条件付きで 10 を底とする対数を計算
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# 条件付きで 10 を底とする対数を計算
y = torch.where(x > 1, x.log10_(), torch.zeros_like(x))
# 結果を確認
print(y)
出力:
tensor([0., 1., 2., 3.])
NumPy 配列を使用して 10 を底とする対数を計算
import torch
import numpy as np
# NumPy 配列を作成
x = np.array([1, 10, 100, 1000])
# テンソルに変換
x_tensor = torch.from_numpy(x)
# 10 を底とする対数を計算
y = x_tensor.log10_()
# 結果を確認
print(y)
出力:
tensor([0., 1., 2., 3.])
GPU で 10 を底とする対数を計算
import torch
# テンソルを GPU に転送
x = x.cuda()
# 10 を底とする対数を計算
y = x.log10_()
# 結果を確認
print(y)
torch.Tensor.log10_
メソッドは、PyTorch Tensor の各要素の 10 を底とする対数を計算する便利な
PyTorch Tensor の各要素の 10 を底とする対数を計算する他の方法
torch.log メソッドと torch.div メソッド
import torch
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# 10 を底とする対数を計算
y = torch.div(torch.log(x), torch.log(torch.tensor(10.)))
# 結果を確認
print(y)
出力:
tensor([0., 1., 2., 3.])
NumPy を使用
import torch
import numpy as np
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# NumPy 配列に変換
x_numpy = x.cpu().numpy()
# 10 を底とする対数を計算
y = np.log10(x_numpy)
# テンソルに変換
y_tensor = torch.from_numpy(y)
# 結果を確認
print(y_tensor)
出力:
tensor([0., 1., 2., 3.])
自作関数
import torch
def log10(x):
"""
10 を底とする対数を計算する関数
"""
return torch.log(x) / torch.log(torch.tensor(10.))
# テンソルを作成
x = torch.tensor([1, 10, 100, 1000])
# 10 を底とする対数を計算
y = log10(x)
# 結果を確認
print(y)
出力:
tensor([0., 1., 2., 3.])
- 速度と簡潔さを求める場合は、
torch.Tensor.log10_
メソッドを使用するのがベストです。 - より多くの制御が必要な場合は、
torch.log
メソッドとtorch.div
メソッド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 10 を底とする対数を計算することができます。
- 自作関数は、特殊な要件がある場合にのみ使用
PyTorch Tensor の各要素の 10 を底とする対数を計算するには、いくつかの方法があります。 状況に応じて最適な方法を選択してください。
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