PyTorchのtorch.ones_like関数:入力テンサーと同じサイズと形状を持つ要素がすべて1のテンサーを作成
PyTorchのtorch.ones_like関数
使い方
torch.ones_like
関数は、以下の引数を受け取ります。
input
: 入力テンサー
以下の例のように、torch.ones_like
関数を使って、入力テンサーと同じサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサーを作成できます。
import torch
# 入力テンサー
input = torch.randn(3, 4)
# 入力テンサーと同じサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサー
ones_like = torch.ones_like(input)
print(ones_like)
# 出力:
# tensor([[1., 1., 1., 1.],
# [1., 1., 1., 1.],
# [1., 1., 1., 1.]])
オプション引数
torch.ones_like
関数は、以下のオプション引数を受け取ります。
dtype
: 出力テンサーのデータ型device
: 出力テンサーのデバイス
以下の例のように、オプション引数を使って、出力テンサーのデータ型とデバイスを指定できます。
# 出力テンサーのデータ型をfloat64に指定
ones_like = torch.ones_like(input, dtype=torch.float64)
# 出力テンサーのデバイスをcudaに指定
ones_like = torch.ones_like(input, device=torch.device("cuda"))
torch.ones_like
関数は、入力テンサーと同じサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサーを作成する便利な関数です。
関連用語
- PyTorch
- テンサー
- データ型
- デバイス
PyTorchのtorch.ones_like関数のサンプルコード
ランダムなテンサーに対してtorch.ones_like関数を使用する
import torch
# ランダムなテンサー
input = torch.randn(3, 4)
# 入力テンサーと同じサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサー
ones_like = torch.ones_like(input)
print(input)
print(ones_like)
tensor([[ 0.0901, -0.0744, 0.0192, -0.0051],
[ 0.0342, 0.0101, 0.1432, -0.0473],
[-0.0093, 0.0520, -0.0711, 0.0442]])
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
特定のデータ型を持つテンサーに対してtorch.ones_like関数を使用する
import torch
# 特定のデータ型を持つテンサー
input = torch.randn(3, 4, dtype=torch.float64)
# 入力テンサーと同じサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサー
ones_like = torch.ones_like(input)
print(input)
print(ones_like)
出力例:
tensor([[ 0.09014554, -0.07443742, 0.01924214, -0.00514364],
[ 0.03421441, 0.01011062, 0.14324954, -0.0473212 ],
[-0.00934281, 0.05204449, -0.07114121, 0.0442467 ]], dtype=torch.float64)
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
特定のデバイスを持つテンサーに対してtorch.ones_like関数を使用する
import torch
# 特定のデバイスを持つテンサー
input = torch.randn(3, 4, device=torch.device("cuda"))
# 入力テンサーと同じサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサー
ones_like = torch.ones_like(input)
print(input)
print(ones_like)
出力例:
tensor([[ 0.0901, -0.0744, 0.0192, -0.0051],
[ 0.0342, 0.0101, 0.1432, -0.0473],
[-0.0093, 0.0520, -0.0711, 0.0442]], device='cuda:0')
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]], device='cuda:0')
3次元テンサーに対してtorch.ones_like関数を使用する
import torch
# 3次元テンサー
input = torch.randn(3, 4, 5)
# 入力テンサーと同じサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサー
ones_like = torch.ones_like(input)
print(input)
print(ones_like)
出力例:
tensor([[[ 0.0901, -0.0744, 0.0192, -0.0051, 0.1104],
[ 0.1232, 0.0347, 0.0012, -
PyTorchで要素がすべて1のテンサーを作成する他の方法
torch.ones()
関数は、指定されたサイズと形状を持つ、要素がすべて1のテンサーを作成します。
import torch
# サイズと形状を指定して、要素がすべて1のテンサーを作成
ones = torch.ones(3, 4)
print(ones)
出力例:
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
テンサーの要素に1を代入する
既存のテンサーの要素に1を代入することで、要素がすべて1のテンサーを作成できます。
import torch
# ランダムなテンサー
input = torch.randn(3, 4)
# テンサーの要素に1を代入
input.fill_(1)
print(input)
出力例:
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
NumPy配列を使用して、要素がすべて1のテンサーを作成できます。
import torch
import numpy as np
# NumPy配列を作成
array = np.ones((3, 4))
# NumPy配列からテンサーを作成
ones = torch.from_numpy(array)
print(ones)
出力例:
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
ラムダ式を使用して、要素がすべて1のテンサーを作成できます。
import torch
# ラムダ式を使用して、要素がすべて1のテンサーを作成
ones = torch.empty(3, 4).fill_(lambda x: 1)
print(ones)
出力例:
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
- 入力テンサーと同じサイズと形状を持つテンサーを作成したい場合は、
torch.ones_like
関数を使うのが最も簡単です。 - サイズと形状を自由に指定したい場合は、
torch.ones
関数を使うのが便利です。 - 既存のテンサーを要素がすべて1のテンサーに変換したい場合は、
torch.fill_
関数を使うのが効率的です。 - NumPy配列を使用している場合は、NumPy配列からテンサーを作成するのが簡単です。
- ラムダ式を使うと、より柔軟な方法で要素がすべて1のテンサーを作成できます。
PyTorchで要素がすべて1のテンサーを作成するには、いくつかの方法があります。どの方法を使うべきかは、状況によって異なります。
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