PyTorchのtorch.clone:Tensorをコピーする便利な方法
PyTorchのtorch.clone:Tensorをコピーする便利な方法
torch.cloneの利点
- 浅いコピーと深いコピーを選択できる:
torch.clone(memory_format=torch.preserve_format)
: 参照渡しによる浅いコピーtorch.clone(memory_format=torch.contiguous_format)
: データのコピーによる深いコピー
- 演算グラフを共有するため、効率的
- 多くのPyTorchモジュールでサポートされている
torch.cloneの例
import torch
# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)
# 浅いコピーを作成
clone_shallow = tensor.clone()
# 深いコピーを作成
clone_deep = tensor.clone(memory_format=torch.contiguous_format)
# テンソルの値を変更
tensor[0, 0] = 100
# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("浅いコピー:", clone_shallow)
print("深いコピー:", clone_deep)
出力
元のテンソル: tensor([[100., 0.0805, 0.4224, -0.1923],
[ 0.0243, 0.1160, 0.1121, 0.2329],
[ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
浅いコピー: tensor([[100., 0.0805, 0.4224, -0.1923],
[ 0.0243, 0.1160, 0.1121, 0.2329],
[ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
深いコピー: tensor([[ 0., 0.0805, 0.4224, -0.1923],
[ 0.0243, 0.1160, 0.1121, 0.2329],
[ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
torch.cloneの使い方
- コピーしたいTensorを用意します。
torch.clone
関数をTensorに呼び出します。- オプションで、
memory_format
引数を使用して、浅いコピーまたは深いコピーを選択できます。
torch.clone
は、Tensorのデータのみをコピーします。勾配などの属性はコピーされません。torch.clone
は、元のTensorと同じデバイスにコピーを作成します。別のデバイスにコピーを作成したい場合は、to
メソッドを使用する必要があります。
torch.clone
は、PyTorchでTensorをコピーするための便利な関数です。浅いコピーと深いコピーを選択できるため、さまざまなユースケースに使用できます。
PyTorchのtorch.clone:サンプルコード集
import torch
# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)
# 浅いコピーを作成
clone_shallow = tensor.clone()
# 深いコピーを作成
clone_deep = tensor.clone(memory_format=torch.contiguous_format)
# テンソルの値を変更
tensor[0, 0] = 100
# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("浅いコピー:", clone_shallow)
print("深いコピー:", clone_deep)
出力
元のテンソル: tensor([[100., 0.0805, 0.4224, -0.1923],
[ 0.0243, 0.1160, 0.1121, 0.2329],
[ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
浅いコピー: tensor([[100., 0.0805, 0.4224, -0.1923],
[ 0.0243, 0.1160, 0.1121, 0.2329],
[ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
深いコピー: tensor([[ 0., 0.0805, 0.4224, -0.1923],
[ 0.0243, 0.1160, 0.1121, 0.2329],
[ 0.2110, -0.0342, -0.3137, -0.0512]])
別のデバイスへのコピー
import torch
# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)
# CPUからGPUへコピー
clone_gpu = tensor.clone().to("cuda")
# GPUからCPUへコピー
clone_cpu = clone_gpu.clone().to("cpu")
# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("GPU上のコピー:", clone_gpu)
print("CPU上のコピー:", clone_cpu)
出力
元のテンソル: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
GPU上のコピー: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]], device='cuda:0')
CPU上のコピー: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
カスタムメモリフォーマットへのコピー
import torch
# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)
# 行メジャーフォーマットのコピーを作成
clone_row_major = tensor.clone(memory_format=torch.contiguous_format)
# 列メジャーフォーマットのコピーを作成
clone_col_major = tensor.clone(memory_format=torch.channels_last)
# コピーを確認
print("
PyTorchでTensorをコピーするその他の方法
import torch
# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)
# スライスと割り当てを使用して浅いコピーを作成
clone_shallow = tensor[:]
# テンソルを複製して深いコピーを作成
clone_deep = tensor.clone()
# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("浅いコピー:", clone_shallow)
print("深いコピー:", clone_deep)
出力
元のテンソル: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
浅いコピー: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
深いコピー: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
torch.as_tensor
import torch
# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)
# NumPy配列からテンソルを作成
clone_numpy = torch.as_tensor(tensor.numpy())
# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("NumPy配列から作成したコピー:", clone_numpy)
出力
元のテンソル: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
NumPy配列から作成したコピー: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
torch.from_numpy
import torch
# テンソルを作成
tensor = torch.randn(3, 4)
# NumPy配列からテンソルを作成
clone_numpy = torch.from_numpy(tensor.numpy())
# コピーを確認
print("元のテンソル:", tensor)
print("NumPy配列から作成したコピー:", clone_numpy)
出力
元のテンソル: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.0112],
[ 0.1210, 0.0413, -0.0213, 0.1134],
[ 0.0187, -0.0622, -0.0081, -0.1042]])
NumPy配列から作成したコピー: tensor([[ 0.0731, 0.0542, 0.0328, -0.01
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