PyTorchでTensorリストに逐次適用できる「torch._foreach_log1p」関数とは？

詳細

torch._foreach_log1p 関数は、内部的にループを使用して各 Tensor に torch.log1p 関数を適用するため、効率的な方法で処理できます。
torch.log1p 関数は、入力に対して log1p(x) = log(1 + x) を計算します。
torch._foreach_log1p は、Tensor のリストを受け取り、torch.log1p 関数をそれぞれの要素に適用して、Tensor のリストを返します。

例

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch._foreach_log1p(x)
print(y)

このコードは、x = [1, 2, 3] に対して torch.log1p 関数を適用し、結果を y に格納します。

torch._foreach_log1p 関数は、Tensor のリストに対して torch.log1p 関数を効率的に適用する必要がある場合にのみ使用してください。
代わりに、torch.log1p 関数を直接 Tensor に適用することをお勧めします。
torch._foreach_log1p 関数は、PyTorch の内部関数であり、一般的にユーザーが直接使用するものではありません。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = torch._foreach_log1p(x)
print(y)

このコードは、x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] に対して torch.log1p 関数を適用し、結果を y に格納します。

条件付き log1p 関数の適用

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
mask = torch.tensor([True, False, True])
y = torch._foreach_log1p(x, mask)
print(y)

このコードは、x = [1, 2, 3] に対して torch.log1p 関数を適用し、mask = [True, False, True] によって条件付けします。結果が y に格納されます。

カスタム関数を使用した log1p 関数の適用

import torch

def custom_log1p(x):
    return torch.log(1 + x) + 0.1

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch._foreach_log1p(x, custom_log1p)
print(y)

このコードは、x = [1, 2, 3] に対して custom_log1p 関数を適用し、結果を y に格納します。custom_log1p 関数は torch.log1p 関数に似ていますが、0.1 を加算します。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = []

for i in range(len(x)):
    y.append(torch.log1p(x[i]))

y = torch.stack(y)
print(y)

最も一般的な代替方法は、torch.log1p 関数を Tensor に直接適用することです。これは、シンプルで効率的な方法です。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.log1p(x)
print(y)

ループを使用した torch.log1p 関数の適用

ループを使用して Tensor のリストに対して torch.log1p 関数を適用することもできます。これは、柔軟性がありますが、torch._foreach_log1p 関数よりも遅くなる可能性があります。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = []

for i in range(len(x)):
    y.append(torch.log1p(x[i]))

y = torch.stack(y)
print(y)

torch.map 関数の使用

PyTorch 1.10 以降では、torch.map 関数を使用して Tensor のリストに対して関数を適用することができます。これは、torch._foreach_log1p 関数よりも汎用性があり、他の関数にも適用できます。

import torch

def log1p_fn(x):
    return torch.log1p(x)

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.map(log1p_fn, x)
print(y)

Vectorized Operations

PyTorch は多くのベクトル化された演算を提供しており、torch.log1p 関数もベクトル化されています。これは、Tensor のリストに対して torch.log1p 関数を効率的に適用するのに役立ちます。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.log1p(x)
print(y)