PyTorchでテンサーの軸を入れ替える：torch.swapaxesの使い方

使い方

torch.swapaxes(input, dim1, dim2)

• dim2: 入れ替える軸2
• dim1: 入れ替える軸1
• input: 軸を入れ替えるテンサー

例

以下の例では、テンサー x の軸 0 と 1 を入れ替えます。

x = torch.randn(3, 2, 4)
y = torch.swapaxes(x, 0, 1)
print(y.shape)  # torch.Size([2, 3, 4])

torch.swapaxes と torch.transpose の違い

torch.swapaxes と torch.transpose は似ていますが、微妙な違いがあります。

• torch.transpose は、2つの軸のみを入れ替えることができます。
• torch.swapaxes は、任意の数の軸を入れ替えることができます。

torch.swapaxes の利点

• わかりやすい: 関数名は直感的で、何をしようとしているのかがすぐにわかります。
• 柔軟性が高い: 任意の数の軸を入れ替えることができるため、さまざまな状況で使用できます。

torch.swapaxes の注意点

• 入れ替える軸の数は同じである必要があります。
• 軸の番号は0から始まります。

torch.swapaxes は、PyTorch テンサーの軸を入れ替えるための便利な関数です。柔軟性が高く、使いやすく、さまざまな状況で使用できます。

• CPU と GPU の両方で動作します。
• torch.swapaxes は、PyTorch バージョン 0.4.0 以降で使用できます。

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例 1: 軸 0 と 1 を入れ替える

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)
y = torch.swapaxes(x, 0, 1)
print(y)

出力

tensor([[ 0.7890, -0.2858,  1.0952, -1.0654],
        [ 0.2312,  0.4587,  0.9073,  0.8421],
        [-0.7211, -0.2177,  0.5024,  0.3844]])

例 2: 軸 0, 1, 2 を入れ替える

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)
y = torch.swapaxes(x, 0, 2)
print(y)

出力

tensor([[[-0.9543,  0.6345,  0.0032,  0.4083],
         [-0.2282,  0.5187,  0.7294, -0.2780],
         [ 0.7451, -0.3211,  0.1353,  0.8162]],

        [[ 0.8749,  0.2052,  0.2938, -0.6741],
         [ 0.9073, -0.5421,  0.8980,  0.3340],
         [-0.2753, -0.6219,  0.9412, -0.7231]],

        [[ 0.5880,  0.9211, -0.8110,  0.2345],
         [ 0.6124, -0.8342,  0.0210, -0.1121],
         [ 0.7851, -0.2451, -0.7142, -0.9264]]])

例 3: 特定の値を持つ軸を入れ替える

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)
y = torch.swapaxes(x, dim1=torch.where(x == 0)[0][0], dim2=torch.where(x == 0)[1][0])
print(y)

出力

(ランダムなテンサーが出力されます。出力は入力テンサー x の内容によって異なります。)

説明

上記の例では、以下の操作が行われています。

• torch.swapaxes(x, dim1=torch.where(x == 0)[0][0], dim2=torch.where(x == 0)[1][0]): テンサー x の 0 である要素の軸と列を入れ替えます。
• torch.where(x == 0)[1][0]: テンサー x の 0 である要素の最初の列インデックスを取得します。
• torch.where(x == 0)[0][0]: テンサー x の 0 である要素の最初の軸インデックスを取得します。
• torch.where(x == 0): テンサー x の要素が 0 であるインデックスを取得します。
• torch.swapaxes(x, 0, 1): テンサー x の軸 0 と 1 を入れ替えます。
• torch.randn(3, 2, 4): ランダムな 3 次元テンサーを作成します。

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torch.transpose

torch.transpose 関数は、2つの軸を入れ替えるために使用できます。これは torch.swapaxes よりもシンプルで、多くの場合で十分です。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)
y = torch.transpose(x, 0, 1)
print(y.shape)  # torch.Size([2, 3, 4])

長所

• 多くの場合で十分
• シンプルで使いやすい

短所

• torch.swapaxes ほど柔軟ではない
• 2つの軸しか入れ替えられない

view 関数

view 関数は、テンサーの形状を変更するために使用できます。これを使用して、軸の順序を入れ替えることもできます。ただし、これは少し複雑で、望ましい結果を得るために正しい形状を指定する必要があります。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)
y = x.view(2, 3, 4)
print(y.shape)  # torch.Size([2, 3, 4])

長所

• 軸の順序だけでなく、テンサーの形状も変更できる
• 柔軟性が高い

短所

• 少し複雑で、望ましい結果を得るために正しい形状を指定する必要がある

手動でインデックス付け

テンサーを直接インデックス付けして、軸の順序を変更することもできます。これは最も低レベルな方法ですが、最も柔軟性も高く、制御性も高くなります。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)
y = x[1, :, :]  # 軸 0 と 1 を入れ替える
print(y.shape)  # torch.Size([2, 3])

長所

• 最も制御性が高い
• 最も柔軟性が高い

短所

• 読みづらく、理解しにくい
• 複雑で、エラーが発生しやすい

どの方法を使用するかは、状況によって異なります。

• 最も柔軟性と制御性が必要で、複雑な操作を自分で行う準備ができている場合は、手動でインデックス付けを使用します。
• 柔軟性が必要で、軸の順序だけでなく形状も変更する必要がある場合は、view 関数を使用します。
• シンプルで使いやすい方法が必要な場合は、torch.transpose を使用します。