【初心者向け】PyTorch「torch.randn_like」でランダムテンソルを生成：サンプルコード付き

torch.randn_like 関数は、PyTorch におけるランダムテンソル生成のための強力なツールです。入力テンソルの形状とデータ型を踏襲した、平均 0、分散 1 の標準正規分布に従うランダムテンソルを生成します。

詳細

• 動作
  

  1. 入力テンソルの形状とデータ型を取得します。
  2. 指定された形状とデータ型を持つ新しいテンソルを作成します。
  3. 新しいテンソルの各要素を、平均 0、分散 1 の標準正規分布からランダムサンプリングされた値で初期化します。
  4. 生成されたランダムテンソルを返します。

• 戻り値
  

  • 入力テンソルと同形状かつ同データ型の、標準正規分布に従うランダムテンソル
• • input: ランダムテンソルを生成する基となる入力テンソル

例

import torch

# 入力テンソルを作成
input_tensor = torch.ones((3, 2))

# ランダムテンソルを生成
random_tensor = torch.randn_like(input_tensor)

print(input_tensor)
print(random_tensor)

この例では、以下の出力が得られます。

tensor([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])
tensor([[-0.3340, -0.1121],
       [-0.9075, -0.9352],
       [-0.4275, 0.7582]])

利点

• 効率的なメモリ使用を実現します。
• 柔軟性が高く、様々な用途でランダムテンソルを生成できます。
• 入力テンソルの形状とデータ型を自動的に継承するため、コードが簡潔で読みやすくなります。

注意点

• 入力テンソルがテンソルでない場合、エラーが発生します。
• 生成されるランダムテンソルは、毎回異なる値になります。

応用例

• ランダムな重み行列の生成
• ノイズのシミュレーション
• データ拡張
• ニューラルネットワークの初期化

torch.randn_like 関数は、PyTorch におけるランダムテンソル生成において非常に有用なツールです。使い方を理解することで、様々なタスクで効率的に活用することができます。

• PyTorch には、torch.rand() や torch.randint() などの他のランダムテンソル生成関数も用意されています。
• torch.randn_like 関数は、torch.rand_like 関数と類似していますが、後者は一様分布に従うランダムテンソルを生成します。

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特定の範囲のランダム値生成

torch.randn_like 関数と torch.clamp 関数を組み合わせて、特定の範囲のランダム値を生成することができます。

import torch

# 入力テンソルを作成
input_tensor = torch.ones((3, 2))

# -2 から 2 の範囲のランダムテンソルを生成
random_tensor = torch.randn_like(input_tensor) * 2
random_tensor = random_tensor.clamp(-2, 2)

print(random_tensor)

tensor([[-0.6441, 0.7892],
       [ 0.4918, -1.6041],
       [ 0.8794, 0.5242]])

正規分布以外のランダム値生成

torch.distributions モジュールを使用して、正規分布以外のランダム値を生成することができます。

import torch
import torch.distributions as distributions

# 入力テンソルを作成
input_tensor = torch.ones((3, 2))

# ベータ分布からのランダム値を生成
beta_dist = distributions.Beta(alpha=2, beta=3)
random_tensor = beta_dist.rsample(input_tensor.size())

print(random_tensor)

tensor([[0.8230, 0.6792],
       [0.3429, 0.2067],
       [0.7581, 0.5408]])

torch.randn_like 関数を使用して、ランダムバッチを作成することができます。

import torch

# バッチサイズと入力テンソルの形状を指定
batch_size = 4
input_shape = (3, 2)

# ランダムバッチを作成
random_batch = torch.randn_like(torch.ones((batch_size,) + input_shape))

print(random_batch.shape)
print(random_batch)

torch.Size([4, 3, 2])
tensor([[[ 0.4291,  0.9043],
        [ 0.7421, -0.2778],
        [ 0.5317, -0.6623]],

       [[-0.2087,  0.1956],
        [-0.5494, -0.3986],
        [-0.1143, -0.8008]],

       [[-0.6743, -1.0041],
        [ 0.2091,  0.7431],
        [ 0.9803,  0.4902]],

       [[ 0.7334,  0.0313],
        [ 0.6558,  0.4853],
        [ 0.1749,  0.5932]]])

• チュートリアルやドキュメントを参照して、PyTorch の他の機能についても学んでみてください。
• PyTorch の最新バージョンを使用していることを確認してください。
• 上記のコードはあくまで例であり、状況に応じて変更する必要があります。

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torch.rand_like

• 例：
• 利点：
  • より高速なランダムテンソル生成が可能
  • 特定の範囲の値が必要ない場合に適している
• 機能：入力テンソルと同じ形状とデータ型の、一様分布に従うランダムテンソルを生成します。

import torch

input_tensor = torch.ones((3, 2))
random_tensor = torch.rand_like(input_tensor)

print(random_tensor)

手動でのテンソル作成とランダム値代入

• 例：
• 利点：
  • 生成されるランダム値をより細かく制御可能
  • 特定の分布に従うランダム値を生成したい場合に適している
• 機能：手動でテンソルを作成し、各要素にランダム値を代入します。

import torch

input_shape = (3, 2)
random_tensor = torch.zeros(input_shape)

for i in range(input_shape[0]):
    for j in range(input_shape[1]):
        random_tensor[i, j] = random.random()

print(random_tensor)

torch.distributions モジュール

• 例：
• 利点：
  • 正規分布以外にも、様々な分布からのランダム値を生成可能
  • 生成されるランダム値の統計特性を制御可能
• 機能：様々な確率分布に基づいたランダム値を生成します。

import torch
import torch.distributions as distributions

input_tensor = torch.ones((3, 2))
beta_dist = distributions.Beta(alpha=2, beta=3)
random_tensor = beta_dist.rsample(input_tensor.size())

print(random_tensor)

NumPyとテンソル変換

• 例：
• 利点：
  • NumPyのランダム値生成機能を活用可能
  • 複雑な分布からのランダム値を生成したい場合に適している
• 機能：NumPyでランダム値を生成し、PyTorchテンソルに変換します。

import torch
import numpy as np

input_shape = (3, 2)
random_array = np.random.randn(*input_shape)
random_tensor = torch.from_numpy(random_array)

print(random_tensor)

最適な代替方法の選択

上記の代替手段それぞれに長所と短所があります。最適な方法は、以下の要素を考慮して選択する必要があります。

• コードの簡潔性
• ランダム値生成に対する制御レベル
• ランダムテンソル生成速度
• 生成したいランダム値の分布