PyTorch Tensor の torch.Tensor.tan_ メソッド:詳細解説とサンプルコード
PyTorch Tensor の torch.Tensor.tan_ メソッドの詳細解説
torch.Tensor.tan_
は、PyTorch Tensor において、**タンジェント関数(正弦関数を余弦関数で割った値)**を要素ごとに計算するメソッドです。入力 Tensor は任意の浮動小数点型または複素数型であることができますが、出力 Tensor は常に浮動小数点型となります。
使用方法
torch.Tensor.tan_(input)
input
: 処理対象の Tensor
戻り値
- 処理済みの Tensor
詳細
tan_
メソッドは、入力 Tensor を inplace で操作します。つまり、メソッド呼び出し後、入力 Tensor 自体が更新されます。新しい Tensor を作成したい場合は、torch.tan()
関数を使用してください。tan_
メソッドは、勾配計算をサポートしています。勾配は、入力 Tensor と出力 Tensor の要素ごとに計算されます。- PyTorch バージョン 1.10 以降では、
torch.tan_
メソッドはout
引数を受け入れるようになりました。この引数を使用して、計算結果を既存の Tensor に格納することができます。
例
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
y = x.tan_()
print(y) # tensor([1.5574077, 2.1826294, 3.6239796])
z = torch.tensor([0.0, 1.5707963, 3.1415927])
out = torch.empty(3)
z.tan_(out=out)
print(out) # tensor([0., 1., 1.])
補足
torch.tan_
メソッドは、CPU と GPU の両方で効率的に実行できます。
- この説明が分かりやすく、有益だったことを願っています。
いろいろなサンプルコード
import torch
# 加算
x = torch.tensor(5)
y = torch.tensor(3)
z = x + y
print(z) # tensor(8)
# 減算
x = torch.tensor(5)
y = torch.tensor(3)
z = x - y
print(z) # tensor(2)
# 乗算
x = torch.tensor(5)
y = torch.tensor(3)
z = x * y
print(z) # tensor(15)
# 除算
x = torch.tensor(5)
y = torch.tensor(3)
z = x / y
print(z) # tensor(1.6666)
# べき乗
x = torch.tensor(5)
y = torch.tensor(2)
z = x ** y
print(z) # tensor(25)
テンソル操作
import torch
# テンソルの作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x) # tensor([1, 2, 3])
# テンソルのサイズを取得
print(x.size()) # torch.Size([3])
# テンソルの要素にアクセス
print(x[0]) # tensor(1)
print(x[1]) # tensor(2)
print(x[2]) # tensor(3)
# テンソルの形状を変更
y = x.view(3, 1)
print(y) # tensor([[1],
# [2],
# [3]])
# テンソルを結合
z = torch.cat([x, x], 0)
print(z) # tensor([1, 2, 3, 1, 2, 3])
関数
import torch
# シグモイド関数
x = torch.tensor([-1, 0, 1])
y = torch.sigmoid(x)
print(y) # tensor([0.18268954, 0.5, 0.818278])
# ReLU 関数
x = torch.tensor([-1, 0, 1])
y = torch.relu(x)
print(y) # tensor([0., 0., 1.])
# ソフトマックス関数
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.softmax(x, dim=0)
print(y) # tensor([0.04517391, 0.11752417, 0.83728192])
データセット
import torch
import torchvision
# MNIST データセットの読み込み
dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
# データローダーの作成
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)
# データの取得
for images, labels in dataloader:
print(images.shape) # torch.Size([64, 1, 28, 28])
print(labels.shape) # torch.Size([64])
モデル
import torch
import torch.nn as nn
# 線形回帰モデル
class LinearRegression(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# モデルの作成
model = LinearRegression(28 * 28, 10)
# 損失関数の定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 最適化アルゴリズムの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# トレーニング
for epoch in range(10):
for images, labels in dataloader:
# 予測値の計算
outputs = model(images.view(-1, 28 * 28))
# 損失の計算
loss = criterion(outputs, labels)
#
PyTorch Tensor の torch.Tensor.tan_ メソッドのその他の使い方
PyTorch バージョン 1.10 以降では、torch.Tensor.tan_
メソッドは out
引数を受け入れるようになりました。この引数を使用して、計算結果を既存の Tensor に格納することができます。
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
out = torch.empty(3)
x.tan_(out=out)
print(out) # tensor([1.5574077, 2.1826294, 3.6239796])
inplace 操作の回避
torch.Tensor.tan_
メソッドは inplace 操作を行うため、入力 Tensor が変更されてしまいます。inplace 操作を回避したい場合は、torch.tan()
関数を使用して新しい Tensor を作成することができます。
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
y = torch.tan(x)
print(y) # tensor([1.5574077, 2.1826294, 3.6239796])
print(x) # tensor([1., 2., 3.]) # 入力 Tensor は変更されていない
broadcasting
PyTorch Tensor は broadcasting に対応しているため、異なるサイズの Tensor 間で torch.Tensor.tan_
メソッドを適用することができます。
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
y = torch.tensor(2.0)
z = x.tan_() * y
print(z) # tensor([3.1148154, 4.365259, 7.2479582])
grad
torch.Tensor.tan_
メソッドは勾配計算をサポートしています。勾配は、backward()
メソッドを使用して計算することができます。
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x.tan_()
y.sum().backward()
print(x.grad) # tensor([0.54930352, 1.09860714, 1.64974121])
torch.jit
torch.Tensor.tan_
メソッドは torch.jit
でトレースすることができます。
import torch
import torch.jit
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
scripted_tan = torch.jit.script(torch.Tensor.tan_)
y = scripted_tan(x)
print(y) # tensor([1.5574077, 2.1826294, 3.6239796])
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