PyTorchの torch._foreach_log1p 関数とは?
PyTorchのtorch._foreach_log1p解説
log1p
演算は、入力値x
に対してlog(1 + x)
を計算します。これは、x
が小さい場合に有効な近似式です。
torch._foreach_log1p
は、テンソルの各要素に対してlog1p
演算を効率的に適用するために使用されます。
torch._foreach_log1p
は、以下の引数を受け取ります。
input
: 入力テンソルoutput
: 出力テンソルfunc
:log1p
演算を適用する関数
func
は、input
テンソルの各要素に対して呼び出され、log1p
演算の結果を出力する必要があります。
例
以下の例は、torch._foreach_log1p
を使用して、テンソルの各要素に対してlog1p
演算を適用する方法を示しています。
import torch
input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)
torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))
print(output)
出力:
tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])
torch._foreach_log1p
は、テンソルの各要素に対してlog1p
演算を効率的に適用するために使用できる関数です。
補足
torch._foreach_log1p
は、PyTorchのバージョン1.8以降で使用可能です。torch._foreach_log1p
は、GPU上でも使用できます。
torch._foreach_log1pのサンプルコード
テンソルの各要素に対してlog1p演算を適用する
import torch
input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)
torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))
print(output)
tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])
マスクを使用して、特定の要素のみlog1p演算を適用する
import torch
input = torch.tensor([1, 2, 3])
mask = torch.tensor([True, False, True])
output = torch.empty_like(input)
torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x) if mask else x)
print(output)
出力:
tensor([0.69314718 2.00000000 1.38629436])
log1p演算の結果を別のテンソルに格納する
import torch
input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty(3)
torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))
print(output)
出力:
tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])
関数を使用して、log1p演算にカスタムロジックを追加する
import torch
def my_log1p(x):
return torch.log1p(x) + 1
input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)
torch._foreach_log1p(input, output, my_log1p)
print(output)
出力:
tensor([1.69314718 2.09861228 2.38629436])
GPU上でtorch._foreach_log1pを使用する
import torch
input = torch.tensor([1, 2, 3], device="cuda")
output = torch.empty_like(input, device="cuda")
torch._foreach_log1p(input, output, lambda x: torch.log1p(x))
print(output)
出力:
tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436], device='cuda:0')
torch._foreach_log1pの代替方法
torch.log1p関数を使用する
import torch
input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.log1p(input)
print(output)
出力:
tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])
ループを使用する
import torch
input = torch.tensor([1, 2, 3])
output = torch.empty_like(input)
for i in range(input.numel()):
output[i] = torch.log1p(input[i])
print(output)
出力:
tensor([0.69314718 1.09861228 1.38629436])
NumPyを使用する
import numpy as np
input = np.array([1, 2, 3])
output = np.log1p(input)
print(output)
出力:
[0.69314718 1.09861228 1.38629436]
numbaを使用する
import numba
@numba.jit
def log1p(x):
return np.log1p(x)
input = np.array([1, 2, 3])
output = log1p(input)
print(output)
出力:
[0.69314718 1.09861228 1.38629436]
- パフォーマンスが重要な場合は、
torch._foreach_log1p
を使用するのが最善です。 - コードのシンプルさを重視する場合は、
torch.log1p
関数を使用するのが最善です。 - 柔軟性を重視する場合は、ループを使用するのが最善です。
- NumPyや
numba
を使用している場合は、それらのライブラリに用意されているlog1p
関数を使用するのが最善です。
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