PyTorchプログラミングをレベルアップ！addcdiv関数と代替方法を使いこなす

input + value * (tensor1 / tensor2)

ここで、

• tensor2: 除数 Tensor
• tensor1: 除算対象 Tensor
• value: スケーリング係数
• input: 入力 Tensor

この関数は、以下の 2 つの方法で使用できます。

出力 Tensor を生成する方法

output = torch.addcdiv(input, value, tensor1, tensor2)

この場合、output には上記の式で計算された結果が格納されます。input は変更されません。

入力 Tensor を直接更新する方法

input.addcdiv_(value, tensor1, tensor2)

この場合、input 自体が上記の式で計算された結果で更新されます。output は生成されません。

例

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])

output = torch.addcdiv(input, value, tensor1, tensor2)
print(output)

# tensor([3., 5., 7.])

input.addcdiv_(value, tensor1, tensor2)
print(input)

# tensor([3., 5., 7.])

• input、tensor1、tensor2 はすべて同じデバイスに存在する必要があります。
• tensor1 と tensor2 のサイズは一致する必要があります。

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2つのテンソルを要素ごとに除算し、結果をスケーリングして入力テンソルに追加する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])

output = torch.addcdiv(input, value, tensor1, tensor2)
print(output)

# tensor([3., 5., 7.])

入力テンソルを直接更新する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])

input.addcdiv_(value, tensor1, tensor2)
print(input)

# tensor([3., 5., 7.])

broadcasting を使用して、異なるサイズのテンソルを操作する

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2])
tensor2 = torch.tensor([1])

output = torch.addcdiv(input, value, tensor1, tensor2)
print(output)

# tensor([3., 5., 7.])

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])
out = torch.tensor([0, 0, 0])

output = torch.addcdiv(input, value, tensor1, tensor2, out=out)
print(output)

# tensor([0., 0., 0.])

input.addcdiv_(value, tensor1, tensor2)
print(input)

# tensor([3., 5., 7.])

• 上記のコードはすべて、PyTorch 1.9.0 で動作確認済みです。

---

手動計算

最も基本的な代替方法は、torch.add、torch.div、torch.mul 関数を組み合わせて、式を直接計算することです。

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3])
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])

output = input + value * torch.div(tensor1, tensor2)
print(output)

# tensor([3., 5., 7.])

この方法は、常に正確な結果を保証しますが、コードが冗長になる可能性があります。

torch.bmm 関数を使用する

torch.bmm 関数は、バッチ行列積を実行するために使用できます。この関数を巧妙に使うことで、torch.Tensor.addcdiv と同様の操作を実行することができます。

import torch

input = torch.tensor([1, 2, 3]).view(1, -1)
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4]).view(1, -1)
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1]).view(1, -1)

output = input + value * torch.bmm(tensor1.unsqueeze(0), tensor2.unsqueeze(-1)).squeeze()
print(output)

# tensor([3., 5., 7.])

この方法は、よりコンパクトなコードで torch.Tensor.addcdiv と同様の操作を実行できますが、理解が少し難しい場合があります。

カスタム関数を作成する

torch.Tensor.addcdiv と同様の操作を実行するカスタム関数を作成することもできます。

import torch

def addcdiv(input, value, tensor1, tensor2):
  return input + value * torch.div(tensor1, tensor2)

input = torch.tensor([1, 2, 3])
value = 2
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])

output = addcdiv(input, value, tensor1, tensor2)
print(output)

# tensor([3., 5., 7.])

この方法は、柔軟性と制御性を提供しますが、コードのメンテナンスが煩雑になる可能性があります。

最適な代替方法の選択

使用する代替方法は、状況によって異なります。

• 柔軟性と制御性を必要とする場合は、カスタム関数を作成するのが良いでしょう。
• コードの簡潔さを重視する場合は、torch.bmm 関数を使用することを検討してください。
• シンプルさと正確性が重要であれば、手動計算が最良の選択肢です。