PyTorch Storage オブジェクトとは?
PyTorch Storage の torch.TypedStorage.type() メソッドの解説
メソッドの詳細
- 引数:
- 返り値:
- データ型 (
torch.dtype
)
- データ型 (
メソッドの例
import torch
# Float 型の Storage を作成
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
# Storage のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type) # torch.float
# Storage のデータ型を Double 型に変更
storage.type(torch.double)
# 変更後のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type) # torch.double
注意事項
torch.TypedStorage
は PyTorch 1.12 以降で非推奨となり、将来的には削除される予定です。代わりに、torch.UntypedStorage
を使用するようにしてください。torch.UntypedStorage
では、torch.Storage.dtype()
メソッドを使用してデータ型を取得または設定できます。
torch.TypedStorage.type()
メソッドは、Storage
オブジェクトのデータ型を取得または設定するために使用されます。このメソッドは PyTorch 1.12 以降で非推奨となっているため、代わりに torch.UntypedStorage
と torch.Storage.dtype()
メソッドを使用することを推奨します。
PyTorch Storage のサンプルコード
Storage オブジェクトの作成
import torch
# サイズ 10 の Float 型 Storage を作成
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
# サイズ 5 の Long 型 Storage を作成
storage = torch.storage(size=5, dtype=torch.long)
Storage オブジェクトのデータ型の取得
import torch
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
# Storage のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type) # torch.float
Storage オブジェクトのデータ型の設定
import torch
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
# Storage のデータ型を Double 型に変更
storage.type(torch.double)
# 変更後のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type) # torch.double
CPU と GPU 間の Storage オブジェクトの転送
import torch
# CPU 上に Float 型 Storage を作成
cpu_storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
# GPU 上に Storage オブジェクトを転送
gpu_storage = cpu_storage.cuda()
# GPU 上の Storage のデータ型を取得
data_type = gpu_storage.type()
print(data_type) # torch.float
NumPy 配列からの Storage オブジェクトの作成
import torch
import numpy as np
# NumPy 配列を作成
numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# NumPy 配列から Storage オブジェクトを作成
storage = torch.storage(numpy_array)
# Storage のデータ型を取得
data_type = storage.type()
print(data_type) # torch.float
Storage オブジェクトからのテンソル作成
import torch
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
# Storage オブジェクトからテンソルを作成
tensor = torch.tensor(storage)
# テンソルのデータ型を確認
print(tensor.dtype) # torch.float
これらのサンプルコードは、torch.Storage
オブジェクトと torch.TypedStorage.type()
メソッドの基本的な使用方法を理解するのに役立ちます。
ご質問やご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。
PyTorch Storage オブジェクトを操作するその他の方法
torch.is_storage() 関数
- 引数として
Storage
オブジェクトを受け取り、それがStorage
オブジェクトかどうかを判断します。 - 以下の例のように使用できます。
import torch
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
is_storage = torch.is_storage(storage)
print(is_storage) # True
storage.dtype 属性
Storage
オブジェクトのデータ型を取得します。
import torch
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
data_type = storage.dtype
print(data_type) # torch.float
storage.data 属性
Storage
オブジェクトのデータを NumPy 配列として取得します。
import torch
import numpy as np
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
numpy_array = storage.data
print(numpy_array) # [1. 1. 1. ..., 1. 1. 1.]
import torch
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
storage_size = storage.size()
print(storage_size) # 10
storage.fill_() メソッド
Storage
オブジェクト内のすべての要素を指定した値で埋めます。
import torch
storage = torch.storage(size=10, dtype=torch.float)
storage.fill_(5)
# Storage の内容を確認
print(storage) # [5. 5. 5. ..., 5. 5. 5.]
これらの方法は、torch.Storage
オブジェクトを操作する際に役立ちます。状況に応じて適切な方法を選択してください。
ご質問やご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。
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