PyTorchでテンソルを自在に操る！ reshape、view、squeeze、unsqueezeを使いこなそう

torch.reshape は、PyTorchでテンソルの形状を変更するために使用される重要な関数です。この関数は、データ量を保持しながら、テンソルの次元とサイズを調整することができます。

使い方

torch.reshape の基本的な使い方は次のとおりです。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# テンソルを (3, 3) の2次元配列にreshape
y = x.reshape(3, 3)
print(y)

このコードを実行すると、次の出力が表示されます。

tensor([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

上記の例では、x という1次元のテンソルを、3行3列の2次元配列 y に変換しています。

オプション引数

torch.reshape には、-1 をワイルドカードとして使用できるオプション引数があります。これにより、テンソル全体のサイズを維持しながら、特定の次元を自動的に調整することができます。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# テンソルを (3, -1) の2次元配列にreshape
y = x.reshape(3, -1)
print(y)

tensor([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

上記の例では、x という1次元のテンソルを、3行3列の2次元配列 y に変換しています。ただし、この reshape 操作では、2番目の次元は自動的に調整されます。この場合、2番目の次元は3になり、元のテンソルの要素数が保持されます。

torch.view との違い

torch.reshape とよく似た関数に torch.view があります。これらの関数はどちらもテンソルの形状を変更するために使用できますが、いくつかの重要な違いがあります。

計算速度
torch.view は torch.reshape よりも高速に実行されることが多いため、パフォーマンスが重要な場合は torch.view を使用することをお勧めします。
メモリ使用量
torch.reshape はテンソルのデータをコピーすることがあり、メモリ使用量が増加する可能性があります。一方、torch.view はテンソルのデータを共有するため、メモリ使用量が増加しません。

1D テンソルを 2D テンソルに変換

この例では、1次元のテンソルを2次元のテンソルに変換する方法を示します。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# テンソルを (3, 3) の2次元配列にreshape
y = x.reshape(3, 3)
print(y)

tensor([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

2D テンソルを 1D テンソルに変換

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# テンソルを1次元のベクトルにreshape
y = x.reshape(-1)
print(y)

tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

特定の次元を自動的に調整する

この例では、-1 をワイルドカードとして使用して、特定の次元を自動的に調整する方法を示します。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# テンソルを (3, -1) の2次元配列にreshape
y = x.reshape(3, -1)
print(y)

tensor([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

この例では、torch.transpose と torch.reshape を組み合わせて、テンソルの次元と形状を変更する方法を示します。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# テンソルを転置
x = x.t()

# 転置されたテンソルを (3, -1) の2次元配列にreshape
y = x.reshape(3, -1)
print(y)

tensor([[1, 4, 7],
       [2, 5, 8],
       [3, 6, 9]])

torch.view

torch.view は torch.reshape に似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。

計算速度
torch.view は torch.reshape よりも高速に実行されることが多いため、パフォーマンスが重要な場合は torch.view を使用することをお勧めします。
メモリ使用量
torch.view はテンソルのデータを共有するため、メモリ使用量が増加しません。一方、torch.reshape はテンソルのデータをコピーすることがあり、メモリ使用量が増加する可能性があります。

例

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# テンソルを (3, 3) の2次元配列にview
y = x.view(3, 3)
print(y)

長所

計算速度が速い
メモリ使用量が少ない

短所

torch.reshape のように、特定の次元を自動的に調整することはできません。

torch.squeeze と torch.unsqueeze

torch.squeeze と torch.unsqueeze は、テンソルの次元を追加または削除するために使用できます。これらの関数は、torch.reshape と組み合わせて使用して、より複雑な形状変更を実行することができます。

例

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# テンソルを (3, 3) の2次元配列に変換
y = x.reshape(3, 3)

# 2番目の次元を削除
z = y.squeeze(1)
print(z)

長所

特定の次元を追加または削除することができます。

短所

torch.reshape のように、すべての次元を同時に調整することはできません。

カスタム関数

特定のニーズに合ったテンソル形状変更ロジックが必要な場合は、カスタム関数を作成することができます。これは、複雑な形状変更タスクを処理する場合に役立ちます。

例

import torch

def my_reshape(x, shape):
    # カスタム reshape ロジックを実装
    # ...
    return y

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# テンソルを (3, 3) の2次元配列に変換
y = my_reshape(x, (3, 3))
print(y)

長所

特定のニーズに合わせたカスタムロジックを実装することができます。

実装とデバッグがより複雑になる可能性があります。