PyTorch Miscellaneous: torch.testing.assert_close() の詳細解説
PyTorch Miscellaneous: torch.testing.assert_close() 解説
torch.testing.assert_close()
は、PyTorch テストモジュール内にある関数で、2つのテンソルの要素がほぼ等しいことを確認するために使用されます。これは、テストコードで計算結果の正確性を検証する際に役立ちます。
使い方
torch.testing.assert_close()
の基本的な使い方は以下の通りです。
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)
actual
: 実際の値 (テスト対象のテンソル)expected
: 期待値 (比較対象のテンソル)rtol
: 相対誤差の許容範囲
詳細
rtol
とatol
は、要素ごとの比較に使用されます。- 2つの要素
x
とy
がrtol
とatol
の範囲内に収まる場合、ほぼ等しいとみなされます。
例
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
# rtol と atol の範囲内に収まるのでテストが成功
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)
# rtol の範囲を超えているのでテストが失敗
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-06, atol=1e-08)
# atol の範囲を超えているのでテストが失敗
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-09)
補足
torch.testing.assert_close()
は、要素ごとに比較を行うため、テンソルの形状が一致する必要があります。- テストが失敗した場合、エラーメッセージが表示されます。エラーメッセージには、一致しない要素のインデックスと値が表示されます。
torch.testing.assert_close() のサンプルコード
基本的な例
# テストが成功する例
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)
# テストが失敗する例
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0004])
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)
テンソルの形状
# テンソルの形状が一致しないとエラーが発生
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002])
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)
メッセージ
# テストが失敗した場合、エラーメッセージが表示
try:
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0004])
torch.testing.assert_close(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08)
except AssertionError as e:
print(e)
torch.testing.assert_close()
は、torch.allclose()
とほぼ同じ機能を提供します。torch.testing.assert_close()
は、テストコードで計算結果の正確性を検証する際に役立ちます。
その他のサンプルコード
マスク
# マスクを使用して、特定の要素のみを比較
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003, 4.0004])
mask = torch.tensor([True, True, False, False])
torch.testing.assert_close(actual[mask], expected[mask], rtol=1e-05, atol=1e-08)
削減
# 削減を使用して、テンソルの全体的な差異を評価
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
torch.testing.assert_close(actual.mean(), expected.mean(), rtol=1e-05, atol=1e-08)
その他のオプション
equal_nan
: NaN 値の比較方法を指定check_device
: テンソルのデバイスが一致していることを確認check_dtype
: テンソルのデータ型が一致していることを確認
詳細は、PyTorch ドキュメントを参照してください。
torch.testing.assert_close()
は、PyTorch テストモジュール内にある関数で、2つのテンソルの要素がほぼ等しいことを確認するために使用されます。
この関数は、テストコードで計算結果の正確性を検証する際に役立ちます。
torch.testing.assert_close() 以外の方法
手動で比較
最も簡単な方法は、2つのテンソルの要素を1つずつ手動で比較することです。ただし、これはテンソルの要素数が多い場合に非効率的です。
def compare_tensors(actual, expected):
for i in range(len(actual)):
if not torch.allclose(actual[i], expected[i]):
return False
return True
# テスト
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
if not compare_tensors(actual, expected):
print("テストが失敗しました")
torch.allclose()
は、torch.testing.assert_close()
とほぼ同じ機能を提供する関数です。
# テスト
actual = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
expected = torch.tensor([1.0001, 2.0002, 3.0003])
if not torch.allclose(actual, expected, rtol=1e-05, atol=1e-08):
print("テストが失敗しました")
その他のライブラリ
numpy.allclose()
や pandas.testing.assert_allclose()
など、他のライブラリにも同様の機能を提供する関数があります。
これらのライブラリは、PyTorch 以外のフレームワークで使用する場合に役立ちます。
torch.testing.assert_close()
は、2つのテンソルの要素がほぼ等しいことを確認するための便利な関数です。
ただし、他の方法もいくつかあり、状況に応じて使い分けることが重要です。
パフォーマンス向上:PyTorch Dataset と DataLoader でデータローディングを最適化する
Datasetは、データセットを表す抽象クラスです。データセットは、画像、テキスト、音声など、機械学習モデルの学習に使用できるデータのコレクションです。Datasetクラスは、データセットを読み込み、処理するための基本的なインターフェースを提供します。
PyTorch Miscellaneous モジュール:ディープラーニング開発を効率化するユーティリティ
このモジュールは、以下のサブモジュールで構成されています。データ処理torch. utils. data:データセットの読み込み、バッチ化、シャッフルなど、データ処理のためのツールを提供します。 DataLoader:データセットを効率的に読み込み、イテレートするためのクラス Dataset:データセットを表す抽象クラス Sampler:データセットからサンプルを取得するためのクラス
PyTorch Miscellaneous: torch.utils.cpp_extension.get_compiler_abi_compatibility_and_version() の概要
torch. utils. cpp_extension. get_compiler_abi_compatibility_and_version() は、C++ 拡張モジュールをビルドする際に、現在のコンパイラが PyTorch と互換性があるかどうかを確認するために使用されます。
PyTorchのC++バックトレースを取得:torch.utils.get_cpp_backtraceの使い方
torch. utils. get_cpp_backtrace は、PyTorch の C++ バックトレースを取得するための関数です。これは、C++ コードで発生したエラーのデバッグに役立ちます。機能この関数は、現在のスレッドの C++ バックトレースをリストとして返します。各要素は、フレームの情報を含むディクショナリです。
PyTorch C++ 拡張開発をレベルアップ! include パス取得の奥義をマスターしよう
torch. utils. cpp_extension. include_paths() は、PyTorch C++ 拡張をビルドするために必要なインクルードパスを取得するための関数です。 引数として cuda フラグを受け取り、True の場合、CUDA 固有のインクルードパスを追加します。 関数はインクルードパス文字列のリストを返します。
PyTorch SciPy-like Special モジュールの torch.special.gammainc() 関数:詳細解説とサンプルコード
不完全ガンマ関数は、以下の式で定義されます。ここで、α は形状パラメータx はスケールパラメータとなります。torch. special. gammainc() 関数は、以下の引数を受け取ります。a: 形状パラメータ (α)x: スケールパラメータ (x)
PyTorch Distributed Elastic で EtcdStore.get() を使う
torch. distributed. elastic. rendezvous. etcd_store. EtcdStore. get() は、PyTorch Distributed Elastic ライブラリで提供される関数の一つです。Etcd を使用した分散ランタイム環境において、キーに対応する値を取得するために使用されます。
PyTorch Tensor の torch.Tensor.arccosh_() メソッド
概要メソッド名: torch. Tensor. arccosh_()引数: なし戻り値: なし (元のテンソルが書き換えられます)機能: 入力テンソルの各要素の双曲線余弦関数の逆関数を計算し、結果を元のテンソルに書き込む使用例:詳細解説torch
【超便利】PyTorch torch.addmv:行列とベクトルの積とスカラー倍加算をまとめて計算
torch. addmv の使い方は非常にシンプルです。以下の4つの引数が必要です。alpha: スカラー倍add_vector: 加算するベクトルbeta: 行列とベクトルの積に掛けるスカラー倍matrix: 行列torch. addmv は、以下の式で表される操作を実行します。
PyTorchで離散確率分布を扱う:torch.distributions.categorical.Categoricalの解説
torch. distributions. categorical. Categorical は、PyTorchで離散確率分布を扱うためのモジュールの一つです。カテゴリカル分布は、有限個のカテゴリからなる離散確率分布を表します。各カテゴリは、事象が起こる確率を表します。