PyTorchで多次元テンソルの次元を入れ替える2つの方法：`torch.swapdims` 関数と `view` + `index_select`

このチュートリアルでは、torch.swapdims 関数の仕組みと、様々な使用例について詳しく解説します。

torch.swapdims 関数は、2つの次元を入れ替える操作を行います。引数として、Tensor と、入れ替える次元インデックスのペアを指定します。

torch.swapdims(input, dim1, dim2)

dim2: 入れ替える2番目の次元インデックス
dim1: 入れ替える最初の次元インデックス
input: 次元を入れ替える操作対象の Tensor

例：

import torch

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

# 次元 0 と 1 を入れ替える
y = torch.swapdims(x, 0, 1)
print(y.size())  # torch.Size([2, 3, 4])

この例では、x Tensor の次元 0 と 1 を入れ替え、y Tensor に格納しています。y.size() を確認すると、次元 0 と 1 が入れ替わっていることが確認できます。

torch.swapdims 関数の応用例

torch.swapdims 関数は、様々な場面で役立ちます。以下に、いくつかの例を紹介します。

データの可視化

時系列データの軸を入れ替えて、時間経過とともに変化する様子を可視化することができます。
画像データの縦横軸を入れ替えて、異なる視点から画像を可視化することができます。

データ処理

データの一部を切り取り、別の場所に挿入することができます。
データを転置して、行列演算などの操作を容易にすることができます。

モデルのアーキテクチャを柔軟に変更するために使用することができます。
畳み込みニューラルネットワークなどのモデルにおいて、入出力データの形状を調整するために使用することができます。

torch.swapdims 関数は、Tensor をinplaceで変更しません。新しい Tensor を返します。
dim1 と dim2 の値は、同じ値であっても問題ありません。
dim1 と dim2 の値は、Tensor の次元数よりも小さい必要があります。

次元を入れ替えてデータの形状を変更する

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)

# 次元 0 と 1 を入れ替える
y = torch.swapdims(x, 0, 1)
print(y)  # tensor([[ 0.7932, -0.9241, -0.2703,  0.0317],
                      [ 0.4128,  0.5003, -0.6624,  0.4008],
                      [ 0.0941, -1.2053, -0.2085,  1.1312]])

# 次元 1 と 2 を入れ替える
z = torch.swapdims(x, 1, 2)
print(z)  # tensor([[[ 0.7932,  0.4128,  0.0941],
                      [-0.9241,  0.5003, -1.2053],
                      [-0.2703, -0.6624, -0.2085]],
                     [[ 0.0317,  0.4008,  1.1312]],
                     []])

この例では、x Tensor の次元 0 と 1、1 と 2 をそれぞれ入れ替えています。y と z Tensor を確認することで、次元を入れ替えた結果を確認することができます。

特定の次元を別の次元グループに移動する

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4, 5)

# 次元 1 を次元 (0, 1) に移動する
y = torch.swapdims(x, 1, 0)
print(y.size())  # torch.Size([3, 2, 4, 5])

# 次元 2 を次元 (1, 2) に移動する
z = torch.swapdims(x, 2, 1)
print(z.size())  # torch.Size([2, 4, 3, 5])

この例では、x Tensor の次元 1 を次元 (0, 1) に、次元 2 を次元 (1, 2) に移動しています。y と z Tensor のサイズを確認することで、次元が移動したことを確認することができます。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)

# 条件に応じて次元を入れ替える
if condition:
    y = torch.swapdims(x, 0, 1)
else:
    y = x

print(y)

view 関数と index_select 関数の組み合わせ

view 関数と index_select 関数を組み合わせて、次元を入れ替えることができます。この方法は、torch.swapdims 関数よりも柔軟性が高く、複雑な次元操作にも対応できます。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)

# 次元 0 と 1 を入れ替える
y = x.view(-1, 2, 3).index_select(1, 0, 1)
print(y)  # tensor([[ 0.7932, -0.9241, -0.2703],
                      [ 0.4128,  0.5003, -0.6624],
                      [ 0.0941, -1.2053, -0.2085]])

# 次元 1 と 2 を入れ替える
z = x.view(-1, 4, 2).index_select(1, 1, 2)
print(z)  # tensor([[[ 0.7932,  0.4128,  0.0941],
                      [-0.9241,  0.5003, -1.2053],
                      [-0.2703, -0.6624, -0.2085]],
                     [[ 0.0317,  0.4008,  1.1312]],
                     []])

permute 関数

PyTorch 1.8 以降では、permute 関数を使用して次元を入れ替えることができます。この関数は、torch.swapdims 関数よりも簡潔で読みやすいコードを書くことができます。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)

# 次元 0 と 1 を入れ替える
y = torch.permute(x, (1, 0, 2))
print(y)  # tensor([[ 0.7932, -0.9241, -0.2703],
                      [ 0.4128,  0.5003, -0.6624],
                      [ 0.0941, -1.2053, -0.2085]])

# 次元 1 と 2 を入れ替える
z = torch.permute(x, (1, 2, 0))
print(z)  # tensor([[[ 0.7932,  0.4128,  0.0941],
                      [-0.9241,  0.5003, -1.2053],
                      [-0.2703, -0.6624, -0.2085]],
                     [[ 0.0317,  0.4008,  1.1312]],
                     []])

Numpy 配列への変換

Tensor を Numpy 配列に変換し、Numpy の次元操作機能を使用して次元を入れ替える方法もあります。この方法は、比較的単純ですが、Tensor の利点を活かせない場合があります。

import torch
import numpy as np

x = torch.randn(3, 2, 4)

# Numpy 配列に変換
y = x.numpy()

# 次元 0 と 1 を入れ替える
y = y.transpose(1, 0, 2)

# Tensor に戻す
z = torch.from_numpy(y)

print(z)  # tensor([[ 0.79