Tensorのデータ型を判定: is_floating_point vs dtype vs isinstance

メソッドの構文

torch.Tensor.is_floating_point(input)

引数

• input: 検査対象の Tensor オブジェクト

戻り値

• 入力テンソルのデータ型が浮動小数点型の場合、True を返します。そうでなければ、False を返します。

例

import torch

# 浮動小数点型テンサーを作成
x = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6])

# テンサーが浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = x.is_floating_point()
print(is_floating_point)  # True と出力されます

# 整数型テンサーを作成
y = torch.tensor([1, 2, 3])

# テンサーが浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = y.is_floating_point()
print(is_floating_point)  # False と出力されます

• テンソルのデータ型を確認するには、torch.Tensor.dtype 属性を使用することもできます。
• torch.Tensor.is_floating_point メソッドは、テンソルの要素型だけでなく、テンソル全体に適用されます。つまり、テンソルのすべての要素が浮動小数点型である場合にのみ True を返します。

• デバッグ時に、テンソルのデータ型が予期したとおりであることを確認するのに役立ちます。
• 異なるデータ型のテンソルを処理する必要がある場合、条件分岐に使用できます。
• 浮動小数点演算を実行する前に、テンソルのデータ型を確認する必要があります。

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浮動小数点テンサーと整数型テンサーの識別

import torch

# 浮動小数点型テンサーを作成
x = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6])
y = torch.tensor([1, 2, 3])

# テンサーが浮動小数点型かどうかを確認
print(x.is_floating_point())  # True と出力されます
print(y.is_floating_point())  # False と出力されます

import torch

# 浮動小数点型テンサーと整数型テンサーを作成
x = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6])
y = torch.tensor([1, 2, 3])

# テンソルデータ型に基づいて処理を分岐
if x.is_floating_point():
    # 浮動小数点テンサーに対する処理
    print(x + 1)
else:
    # 整数型テンサーに対する処理
    print(x * 2)

if y.is_floating_point():
    # 浮動小数点テンサーに対する処理
    print(y + 1)
else:
    # 整数型テンサーに対する処理
    print(y * 2)

import torch

def my_function(x):
    # テンサーが浮動小数点型であることを確認
    if not x.is_floating_point():
        raise TypeError("入力テンソルは浮動小数点型である必要があります。")

    # 浮動小数点テンサーに対する処理を実行
    # ...

# 浮動小数点型テンサーと整数型テンサーを渡して関数を呼び出す
x = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6])
y = torch.tensor([1, 2, 3])

my_function(x)
my_function(y)  # TypeErrorが発生します

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torch.is_floating_point 関数を使用する

torch.is_floating_point 関数は、Python のスカラー値が浮動小数点かどうかを判断するために使用されます。

この関数を Tensor オブジェクトに適用するには、torch.item() メソッドを使用してテンソルの最初の要素をスカラー値に変換する必要があります。

ただし、この方法は、テンソルのすべての要素が浮動小数点型であるかどうかを確認できないという点に注意が必要です。

import torch

# 浮動小数点型テンサーを作成
x = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6])

# テンサーの最初の要素が浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = torch.is_floating_point(x.item())
print(is_floating_point)  # True と出力されます

# 整数型テンサーを作成
y = torch.tensor([1, 2, 3])

# テンサーの最初の要素が浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = torch.is_floating_point(y.item())
print(is_floating_point)  # True と出力されます  # 誤った結果になります

dtype 属性を使用する

Tensor オブジェクトには dtype 属性があり、テンソルのデータ型を表します。

この属性を使用して、テンサーが浮動小数点型かどうかを直接確認できます。

import torch

# 浮動小数点型テンサーを作成
x = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6])

# テンサーが浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = x.dtype in [torch.float16, torch.float32, torch.float64]
print(is_floating_point)  # True と出力されます

# 整数型テンサーを作成
y = torch.tensor([1, 2, 3])

# テンサーが浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = y.dtype in [torch.float16, torch.float32, torch.float64]
print(is_floating_point)  # False と出力されます

isinstance 関数を使用する

isinstance 関数は、オブジェクトが特定のクラスのインスタンスかどうかを判断するために使用されます。

この関数を Tensor オブジェクトと torch.floating_point クラスを使用して、テンサーが浮動小数点型かどうかを確認できます。

import torch

# 浮動小数点型テンサーを作成
x = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6])

# テンサーが浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = isinstance(x, torch.floating_point)
print(is_floating_point)  # True と出力されます

# 整数型テンサーを作成
y = torch.tensor([1, 2, 3])

# テンサーが浮動小数点型かどうかを確認
is_floating_point = isinstance(y, torch.floating_point)
print(is_floating_point)  # False と出力されます

推奨される方法

上記の代替方法の中で、Tensor オブジェクトの dtype 属性を使用する方法が最も簡潔で効率的です。

torch.is_floating_point 関数はスカラー値しか判定できないため、すべての要素が浮動小数点かどうかを判断するには不向きです。

また、isinstance 関数は dtype 属性よりも冗長な記述となります。

• 以前のバージョンの PyTorch では、torch.is_floating_point メソッドを使用する必要があります。
• 上記の代替方法は、PyTorch 1.0 以降で利用可能です。