【初心者向け】PyTorchで小数点部分を切り捨てる方法：`torch._foreach_frac_` と代替方法

機能

torch._foreach_frac_ 関数は、以下の機能を提供します。

結果は、元のテンソルと同じ形状とデータ型を持ちます。
torch.frac() 関数は、入力テンソルの小数点部分を切り捨て、整数部分のみを返します。
入力リスト内の各テンソルに対して torch.frac() 関数を適用します。

使い方

torch._foreach_frac_ 関数は、以下の引数を取ります。

self: 入力リスト。リスト内の要素は、すべてテンソルである必要があります。

例

import torch

# 入力リストを作成
input_list = [torch.tensor([1.5, 2.3, 3.7]), torch.tensor([-4.2, -1.1, 0.5])]

# torch._foreach_frac_ 関数を使用して各テンソルに対して小数点部分を切り捨てる
output_list = torch._foreach_frac_(input_list)

# 結果を出力
print(output_list)

この例では、input_list 内の各テンソルに対して torch.frac() 関数が適用され、小数点部分が切り捨てられます。結果は output_list に格納され、以下のようになります。

tensor([[1., 2., 3.],
       [-4., -1., 0.]])

入力リスト内のすべての要素は、テンソルである必要があります。
この関数は、PyTorch 2.3 以降でのみ使用可能です。
torch._foreach_frac_ 関数は、PyTorch内部の計算で使用される内部関数であり、一般的にはユーザーが直接呼び出すものではありません。

import torch

# 入力リストを作成
input_list = [torch.tensor([1.5, 2.3, 3.7]), torch.tensor([-4.2, -1.1, 0.5])]

# torch._foreach_frac_ 関数を使用して各テンソルに対して小数点部分を切り捨てる
output_list = torch._foreach_frac_(input_list)

# 結果を出力
print(output_list)

説明

tensor([[1., 2., 3.],
       [-4., -1., 0.]])

例 2：条件付きで小数点部分を切り捨て

import torch

# 入力リストを作成
input_list = [torch.tensor([1.5, 2.3, 3.7]), torch.tensor([-4.2, -1.1, 0.5])]

# 条件付きで小数点部分を切り捨てる
def frac_with_condition(x):
    if x > 0:
        return torch.frac(x)
    else:
        return x

output_list = torch._foreach_frac_(input_list, frac_with_condition)

# 結果を出力
print(output_list)

説明

この例では、frac_with_condition 関数を使用して、入力リスト内の各テンソルに対して torch.frac() 関数を適用します。この関数は、入力値が 0 より大きい場合のみ小数点部分を切り捨て、それ以外の場合は元の値を返します。結果は output_list に格納され、以下のようになります。

tensor([[1., 2., 3.],
       [-4., -1., 0.5]])

例 3：異なるデータ型への変換

import torch

# 入力リストを作成
input_list = [torch.tensor([1.5, 2.3, 3.7], dtype=torch.float32), torch.tensor([-4.2, -1.1, 0.5], dtype=torch.int64)]

# 小数点部分を切り捨て、データ型を `torch.int32` に変換
def frac_and_cast(x):
    return torch.frac(x).int()

output_list = torch._foreach_frac_(input_list, frac_and_cast)

# 結果を出力
print(output_list)

説明

この例では、frac_and_cast 関数を使用して、入力リスト内の各テンソルに対して torch.frac() 関数を適用します。この関数は、入力値の小数点部分を切り捨て、データ型を torch.int32 に変換します。結果は output_list に格納され、以下のようになります。

tensor([[1., 2., 3.],
       [-4., -1., 0.]], dtype=torch.int32)

torch._foreach_frac_ 関数は、PyTorch内部の計算で使用される内部関数であり、一般的にはユーザーが直接呼び出すものではありません。
実際の使用状況に合わせて、コードを適宜調整する必要があります。
上記の例は、torch._foreach_frac_ 関数の使い方を示すものです。

代替方法

torch._foreach_frac_ 関数の機能を代替するには、以下の方法があります。

方法 1：リスト内包表記と torch.frac() 関数

import torch

# 入力リストを作成
input_list = [torch.tensor([1.5, 2.3, 3.7]), torch.tensor([-4.2, -1.1, 0.5])]

# リスト内包表記と torch.frac() 関数を使用して各テンソルに対して小数点部分を切り捨てる
output_list = [torch.frac(x) for x in input_list]

# 結果を出力
print(output_list)

説明

この例では、リスト内包表記と torch.frac() 関数を使用して、input_list 内の各テンソルに対して小数点部分を切り捨てます。結果は output_list に格納され、torch._foreach_frac_ 関数を使用した結果と同じになります。

方法 2：torch.map() 関数と lambda 関数

import torch

# 入力リストを作成
input_list = [torch.tensor([1.5, 2.3, 3.7]), torch.tensor([-4.2, -1.1, 0.5])]

# torch.map() 関数と lambda 関数を使用して各テンソルに対して小数点部分を切り捨てる
def frac(x):
    return torch.frac(x)

output_list = torch.map(frac, input_list)

# 結果を出力
print(output_list)

説明

この例では、torch.map() 関数と lambda 関数を使用して、input_list 内の各テンソルに対して小数点部分を切り捨てます。lambda 関数は、torch.frac() 関数を各テンソルに適用する匿名関数として定義されます。結果は output_list に格納され、torch._foreach_frac_ 関数を使用した結果と同じになります。

方法 3：ループと torch.frac() 関数

import torch

# 入力リストを作成
input_list = [torch.tensor([1.5, 2.3, 3.7]), torch.tensor([-4.2, -1.1, 0.5])]

# ループと torch.frac() 関数を使用して各テンソルに対して小数点部分を切り捨てる
output_list = []
for x in input_list:
    output_list.append(torch.frac(x))

# 結果を出力
print(output_list)

説明

この例では、ループと torch.frac() 関数を使用して、input_list 内の各テンソルに対して小数点部分を切り捨てます。ループは input_list 内の各テンソルを順に処理し、torch.frac() 関数を使用して小数点部分を切り捨てます。結果は output_list に格納され、torch._foreach_frac_ 関数を使用した結果と同じになります。

torch._foreach_frac_ 関数は、PyTorch内部の計算で使用される内部関数であり、一般的にはユーザーが直接呼び出すものではありません。
実際の使用状況に合わせて、最適な方法を選択してください。
上記の代替方法は、torch._foreach_frac_ 関数の機能を代替するものです。