torch.reshape の使い方
PyTorchのtorch.reshape:テンソルの形を変換する魔法の杖
使い方
torch.reshape
は、引数にテンソルと新しい形を渡すだけで、テンソルの形を変換できます。
import torch
# 元のテンソル
tensor = torch.arange(12)
print(tensor)
# tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
# reshapeで形を変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (3, 4))
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11]])
新しい形の指定方法
新しい形は、以下の方法で指定できます。
- 整数:テンソルの各次元の長さを指定します。
- -1:その次元の長さは自動的に計算されます。
- None:その次元は省略されます。
# (2, 3, 2)の形に変換
tensor = torch.reshape(tensor, (2, 3, -1))
print(tensor)
# tensor([[[ 0, 1],
# [ 2, 3],
# [ 4, 5]],
# [[ 6, 7],
# [ 8, 9],
# [10, 11]]])
# (4, 3)の形に変換
tensor = torch.reshape(tensor, (None, 3))
print(tensor)
# tensor([[ 0, 1, 2],
# [ 3, 4, 5],
# [ 6, 7, 8],
# [ 9, 10, 11]])
注意点
- 変換後のテンソルの要素数は、元のテンソルの要素数と同じである必要があります。
- 新しい形が元のテンソルの形と一致しない場合は、エラーが発生します。
その他
torch.reshape
以外にも、テンソルの形を変換する方法はいくつかあります。
- view():
reshape
と似ていますが、テンソルのメモリレイアウトを変更しません。 - permute(): テンソルの次元を入れ替えます。
- transpose(): テンソルの2つの次元を入れ替えます。
これらの方法は、それぞれ異なる用途で使用されます。
まとめ
torch.reshape
は、テンソルの形を変換する便利な関数です。使い方を理解すれば、データ処理やモデル構築を効率的に行うことができます。
さまざまなtorch.reshapeサンプルコード
画像データの変換
import torch
from torchvision import datasets
# MNISTデータセットの読み込み
train_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
# 画像データの取得
images = train_data.data
# reshapeで形を変換
new_images = torch.reshape(images, (images.shape[0], 28, 28))
# 変換後の画像を確認
print(new_images.shape)
# torch.Size([60000, 28, 28])
テキストデータの変換
単語リストを(単語数,)から(行数, 列数)に変換し、2次元テンソルにします。
import torch
# 単語リスト
words = ["apple", "banana", "cherry", "dog", "elephant"]
# 単語数を取得
num_words = len(words)
# reshapeで形を変換
word_tensor = torch.reshape(words, (num_words, 1))
# 変換後のテンソルを確認
print(word_tensor)
# tensor([['apple'],
# ['banana'],
# ['cherry'],
# ['dog'],
# ['elephant']], dtype=torch.str)
3次元テンソルを(チャンネル数, 高さ, 幅)から(高さ, 幅, チャンネル数)に変換します。
import torch
# 3次元テンソル
tensor = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
# reshapeで形を変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (3, 4, 2))
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[[ 0, 2, 4, 6],
# [ 8, 10, 12, 14],
# [16, 18, 20, 22]],
# [[ 1, 3, 5, 7],
# [ 9, 11, 13, 15],
# [17, 19, 21, 23]]])
4次元テンソルを(バッチサイズ, チャネル数, 高さ, 幅)から(バッチサイズ, 高さ, 幅, チャネル数)に変換します。
import torch
# 4次元テンソル
tensor = torch.arange(48).reshape(2, 2, 3, 4)
# reshapeで形を変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (2, 3, 4, 2))
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[[[ 0, 2],
# [ 4, 6],
# [ 8, 10]],
# [[12, 14],
# [16, 18],
# [20, 22]]],
# [[[24, 26],
# [28, 30],
# [32, 34]],
# [[36, 38],
# [40, 42],
# [44, 46]]]])
高度な変換
-1
やNone
を使って、より高度な変換を行うこともできます。
import torch
# ランダムなテンソル
tensor = torch.randn(3, 4, 5)
# (3, -1)に変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (3, -1))
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor.shape)
# torch.Size([3, 20])
# (None, 5)に変換
new_tensor = torch.reshape(tensor, (None, 5))
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor.shape)
# torch.Size([12, 5])
これらのサンプルコードを参考に、torch.reshape
を使ってさまざまなテンソルの
テンソルの形を変換するその他の方法
view()
はreshape
と似ていますが、テンソルのメモリレイアウトを変更しません。つまり、テンソルのデータ自体は同じ場所に保存されます。
import torch
# テンソル
tensor = torch.arange(12)
# viewで形を変換
new_tensor = tensor.view(3, 4)
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11]])
# メモリレイアウトを確認
print(tensor.is_contiguous())
# True
# reshapeで形を変換
new_tensor = tensor.reshape(3, 4)
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11]])
# メモリレイアウトを確認
print(tensor.is_contiguous())
# False
permute()
は、テンソルの次元を入れ替えます。
import torch
# テンソル
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
# permuteで次元を入れ替え
new_tensor = tensor.permute(1, 0)
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 3, 6, 9],
# [ 1, 4, 7, 10],
# [ 2, 5, 8, 11]])
transpose()
は、テンソルの2つの次元を入れ替えます。
import torch
# テンソル
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
# transposeで次元を入れ替え
new_tensor = tensor.transpose(0, 1)
# 変換後のテンソルを確認
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 3, 6, 9],
# [ 1, 4, 7, 10],
# [ 2, 5, 8, 11]])
torch.reshape
以外にも、view()
, permute()
, transpose()
などの方法を使ってテンソルの形を変換できます。それぞれの方法の特徴を理解して、目的に合った方法を選択することが重要です。
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