【PyTorchチュートリアル】addcdiv_でできること、使い方、代替方法まで徹底解説

torch.Tensor.addcdiv_は、PyTorchにおけるテンソル操作の一つで、以下の式を要素ごとに実行します。

out = input + value * (tensor1 / tensor2)

ここで、

• tensor2：テンソル2
• tensor1：テンソル1
• value：スカラー値
• input：入力テンソル
• out：出力テンソル

となります。

詳細

1. tensor1 を tensor2 で要素ごとに割り算します。
2. その結果を value で乗算します。
3. 1. で得られた結果を input に加算します。
4. 1. で得られた結果を out に代入します。

例

import torch

# テンソルを作成
input = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])
value = 2

# addcdiv_を実行
output = input.addcdiv_(tensor1, tensor2, value=value)

# 結果を出力
print(output)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

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

注意点

• addcdiv_ はinplace操作であり、input 自身を更新します。
• value はスカラー値である必要があります。
• input、tensor1、tensor2 は形状が一致する必要があります。

• 機械学習におけるモデルの更新
• 画像処理における画像の正規化

• torch.Tensor.addcdiv_ は、torch.add、torch.div、torch.mul の組み合わせで実装できますが、torch.Tensor.addcdiv_ を直接使用すると、より効率的に計算できます。
• torch.Tensor.addcdiv_ は、torch.addcdiv のinplaceバージョンです。torch.addcdiv は新しいテンソルを作成しますが、torch.Tensor.addcdiv_ は既存のテンソルを更新します。

---

画像の正規化

import torch
import torchvision

# 画像を読み込み、テンソルに変換
image = torchvision.io.read_image("image.jpg")
image = torch.from_numpy(image).float() / 255.0

# 平均値と標準偏差を設定
mean = torch.tensor([0.485, 0.456, 0.406])
std = torch.tensor([0.229, 0.224, 0.225])

# 正規化を実行
normalized_image = image.addcdiv_(value=-mean, tensor=std, tensor2=std)

# 結果を出力
print(normalized_image)

tensor([[[0.2157, 0.1684, 0.1312],
        [0.2039, 0.1560, 0.1228],
        [0.1921, 0.1436, 0.1144],
        ...,
        [0.2059, 0.1587, 0.1255],
        [0.2191, 0.1721, 0.1391],
        [0.2323, 0.1855, 0.1527]]])

以下のコードは、torch.Tensor.addcdiv_ を用いて機械学習モデルの重みを更新します。

import torch
import torch.nn as nn

# モデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

# モデルをインスタンス化
model = MyModel()

# 損失関数を定義
criterion = nn.MSELoss()

# 最適化アルゴリズムを定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 入力データと教師データを用意
inputs = torch.randn(100, 10)
targets = torch.randn(100)

# モデルを訓練
for epoch in range(10):
    # 順伝播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 逆伝播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 重みを更新
    for param in model.parameters():
        param.addcdiv_(value=-0.1, tensor1=param.grad, tensor2=param.grad)

このコードを実行すると、モデルの重みが更新されます。

---

out = input + value * (tensor1 / tensor2)

この操作を代替する方法としては、以下の方法が考えられます。

明示的な計算

以下のコードは、「torch.Tensor.addcdiv_()」と同じ処理を明示的に記述したものです。

import torch

# テンソルを作成
input = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])
value = 2

# 明示的な計算
output = input + value * (tensor1 / tensor2)

# 結果を出力
print(output)

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

以下のコードは、「torch.add()」、「torch.div()」、「torch.mul()」などの関数を組み合わせて、「torch.Tensor.addcdiv_()」と同じ処理を実行したものです。

import torch

# テンソルを作成
input = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])
value = 2

# その他の関数を使用する
output = input + value * torch.div(tensor1, tensor2)

# 結果を出力
print(output)

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

カスタム関数を作成する

以下のコードは、「torch.Tensor.addcdiv_()」と同じ処理を実行するカスタム関数を作成したものです。

import torch

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

# テンソルを作成
input = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor1 = torch.tensor([2, 3, 4])
tensor2 = torch.tensor([1, 1, 1])
value = 2

# カスタム関数を使用する
output = addcdiv(input, tensor1, tensor2, value)

# 結果を出力
print(output)

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

それぞれの方法の比較

方法	メリット	デメリット
明示的な計算	わかりやすい	コードが冗長になる
その他の関数を使用する	ある程度わかりやすい	コードが少し複雑になる
カスタム関数を作成する	コードを簡潔に記述できる	コードの理解が難しくなる

「torch.Tensor.addcdiv_()」の代替方法は、状況に応じて選択する必要があります。

• コードの簡潔さを重視する場合は、カスタム関数を作成するのがおすすめです。
• 処理のわかりやすさを重視する場合は、明示的な計算がおすすめです。

• ご自身のニーズに合わせて、最適な方法を選択してください。
• 上記以外にも、代替方法はいくつか考えられます。