PyTorch Tensor の要素同士を直接乗算する `torch.Tensor.multiply_()` メソッド

メソッドの構文

torch.Tensor.multiply_(other)

other: 乗算する別の Tensor または数値

メソッドの動作

このメソッドは、以下の操作を実行します。

other と self の要素同士を対応する要素で乗算します。
乗算結果を self に代入します。

メソッドの戻り値

このメソッドは、self 自身を返します。

メソッドの使用例

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor を直接乗算
a.multiply_(b)

print(a)  # 出力: tensor([2., 6., 12.])

# 数値で Tensor を乗算
a.multiply_(5)

print(a)  # 出力: tensor([10., 30., 60.])

メソッドの注意点

インプレイス操作であるため、self が変更されます。
self と other のデータ型が一致している必要があります。
self と other の形状が一致している必要があります。

torch.mul() メソッドは、torch.Tensor.multiply_() メソッドと同様の乗算操作を実行しますが、インプレイス操作ではありません。つまり、torch.mul() メソッドを使用すると、新しい Tensor が生成され、元の Tensor は変更されません。

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# 新しい Tensor を生成して乗算
c = torch.mul(a, b)

print(a)  # 出力: tensor([1., 2., 3.])
print(c)  # 出力: tensor([2., 6., 12.])

torch.Tensor.multiply_() メソッドは、PyTorch Tensor の要素同士を直接乗算するインプレイス操作です。このメソッドを使用すると、元の Tensor が変更され、新しい Tensor が生成される代わりに、元の Tensor 自体が更新されます。

例 1：Tensor同士の乗算

この例では、2つの Tensor を直接乗算します。

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor を直接乗算
a.multiply_(b)

print(a)  # 出力: tensor([2., 6., 12.])

例 2：Tensorと数値の乗算

この例では、Tensor を数値で乗算します。

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])

# 数値で Tensor を乗算
a.multiply_(5)

print(a)  # 出力: tensor([5., 10., 15.])

例 3：Broadcasting

この例では、異なる形状の Tensor を Broadcastingを使用して乗算します。

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor(2)

# Broadcastingを使用して Tensor を乗算
a.multiply_(b)

print(a)  # 出力: tensor([2., 4., 6.])

この例では、torch.Tensor.multiply_() メソッドがインプレイス操作であることを確認します。

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor を直接乗算
c = a.multiply_(b)

# `a` と `c` は同じ Tensor を参照していることを確認
print(a is c)  # 出力: True

以下に、torch.Tensor.multiply_() の代替方法をいくつか紹介します。

torch.mul() メソッドを使用する

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# 新しい Tensor を生成して乗算
c = torch.mul(a, b)

print(a)  # 出力: tensor([1., 2., 3.])
print(c)  # 出力: tensor([2., 6., 12.])

in-place 操作を避ける

torch.Tensor.multiply_() はインプレイス操作であるため、元の Tensor が変更されます。これが問題になる場合は、in-place 操作を避ける方法で乗算を実行できます。

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# コピーを作成して乗算
c = a.clone()
c.mul_(b)

print(a)  # 出力: tensor([1., 2., 3.])
print(c)  # 出力: tensor([2., 6., 12.])

Broadcasting を使用する

Broadcasting を使用すると、異なる形状の Tensor を乗算できます。

import torch

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor(2)

# Broadcastingを使用して Tensor を乗算
c = a * b

print(c)  # 出力: tensor([2., 4., 6.])

NumPy 関数を使用する

PyTorch Tensor を NumPy 配列に変換し、NumPy 関数を使用して乗算を実行することもできます。

import torch
import numpy as np

# Tensor を作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor を NumPy 配列に変換
a_numpy = a.numpy()
b_numpy = b.numpy()

# NumPy 関数を使用して乗算
c_numpy = a_numpy * b_numpy

# NumPy 配列を Tensor に変換
c = torch.from_numpy(c_numpy)

print(c)  # 出力: tensor([2., 6., 12.])

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。

パフォーマンスが重要である場合は、NumPy 関数を使用する方が高速になる場合があります。
異なる形状の Tensor を乗算する場合は、Broadcasting を使用します。
元の Tensor を変更したくない場合は、in-place 操作を避ける方法を使用します。
インプレイス操作が必要ない場合は、torch.mul() メソッドを使用するのが一般的です。