データクリーニングと数値計算の安定性に役立つ：PyTorchの`torch.isfinite`関数

動作原理

torch.isfinite は、以下の条件を満たす要素を有限数とみなします。

複素数の場合：実部と虚部が両方とも -inf または inf ではない
実数の場合：-inf または inf ではない

メモリー効率
torch.isfinite はメモリー効率の高い関数であり、計算に必要最低限のメモリーしか使用しません。
インプレース操作
torch.isfinite はインプレース操作ではありません。入力テンソルは変更されません。
出力データ型
返されるテンソルは、入力テンソルと同じ形状とデバイスを持ち、各要素が真偽値を表すブール型になります。
入力データ型
torch.isfinite は、あらゆる数値テンソルを受け入れることができます。ただし、ブール型テンソルや文字列テンソルなど、数値以外のテンソルを受け取った場合はエラーが発生します。

コード例

以下のコード例は、torch.isfinite の基本的な使用方法を示しています。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1.0, float("inf"), -2.0, complex(3.0, 4.0)])

# 各要素が有限数かどうかを判定
is_finite = torch.isfinite(x)

# 結果を出力
print(is_finite)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

tensor([ True,  False,  True,  True])

torch.isfinite は、様々な場面で使用できます。以下にいくつか例を挙げます。

条件分岐
torch.isfinite を使用して、条件分岐を行うことができます。例えば、有限数の要素のみを含むテンソルに対してのみ処理を実行するといったことができます。
数値計算の安定性向上
数値計算を行う際に、torch.isfinite を使用して無効な値を含む演算を回避することができます。これにより、計算の精度と安定性を向上させることができます。
データのクリーニング
無効な値（-inf や inf）を含むデータを処理する際に、torch.isfinite を使用して無効な値を削除することができます。

import torch

# サンプルテンソルを作成
data = torch.tensor([1.0, float("inf"), -2.0, 3.0, float("-inf"), 4.0])

# 有限数の要素のみを含む新しいテンソルを作成
valid_data = data[torch.isfinite(data)]

# 結果を出力
print(valid_data)

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

このコードでは、まず torch.isfinite を使用して、data テンソル内の有限数の要素のみを判定します。次に、[] インデックスを使用して、is_finite テンソルが True である要素のみを含む新しいテンソル valid_data を作成します。

この処理により、valid_data テンソルには無効な値が含まれず、後続の処理で使用できるクリーンなデータセットが得られます。

以下のコード例は、torch.isfinite を使用して、無効な値を含む演算を回避し、数値計算の安定性を向上させる方法を示しています。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 0.0])
y = torch.tensor([float("inf"), 3.0, 4.0])

# 無効な値を含む演算を実行
try:
  result = x / y
except ZeroDivisionError:
  print("ゼロ除算エラーが発生しました。")

# torch.isfinite を使用して無効な値を含む演算を回避
safe_result = x[torch.isfinite(y)] / y[torch.isfinite(y)]

# 結果を出力
print(safe_result)

tensor([ 0.,  2.])

このコードでは、まず x と y というサンプルテンソルを作成します。次に、x を y で除算しようとしますが、y テンソルには inf が含まれているため、ゼロ除算エラーが発生します。

torch.logical_not(torch.isnan(x) & torch.isinf(x))

この式は、torch.isnan と torch.isinf を組み合わせて、torch.isfinite と同様の機能を実現します。

利点

torch.isfinite が存在しない古いバージョンの PyTorch でも使用可能
シンプルでわかりやすいコード

欠点

可読性がやや低下する
2 つの関数呼び出しが必要なため、計算量が多くなる

NumPy 関数

PyTorch テンソルを NumPy 配列に変換し、NumPy の np.isfinite 関数を使用する方法です。

利点

NumPy に慣れている場合、使い慣れたコードで記述できる

欠点

PyTorch の GPU テンソルには使用できない
PyTorch テンソルと NumPy 配列の変換にオーバーヘッドが発生

カスタム関数

以下の例のように、torch.isnan と torch.isinf を使用して独自の関数を作成することもできます。

def is_finite_custom(x):
  return ~torch.isnan(x) & ~torch.isinf(x)

利点

コードをより簡潔に記述できる
処理内容を明確に示せる

欠点

汎用性が低くなる
コードが増える

上記以外にも、以下のような選択肢があります。

条件分岐を使用して、個別に torch.isnan と torch.isinf をチェックする
特定のライブラリ（例えば、scikit-learn）が提供する同様の関数を使用する

どの代替方法を選択するかは、状況によって異なります。以下の点を考慮して選択してください。

ライブラリのバージョン
使用している PyTorch のバージョンに対応している方法を選択する
汎用性
将来的にも使用できる汎用性の高い方法を選択する
可読性
わかりやすく読みやすいコードを選択する
パフォーマンス
計算量が少ない方法を選択する