【PyTorch】Tensor内の非ゼロ要素を効率的に取得！ `torch.Tensor.nonzero()` メソッドのしくみとサンプルコード

このメソッドは、さまざまな状況で使用できます。例えば、以下のような用途があります。

• 特定の条件を満たす要素の検索
  torch.Tensor.nonzero() メソッドを条件付きで適用することで、特定の条件を満たす要素のインデックスのみを抽出することができます。
• 行列の非ゼロ要素の可視化
  torch.Tensor.nonzero() メソッドを使用して、行列の非ゼロ要素の位置を可視化することができます。これは、行列の構造を理解するのに役立ちます。
• スパースなテンソルの処理
  スパースなテンソルは、ほとんどの要素が 0 であるテンソルです。torch.Tensor.nonzero() メソッドを使用して、スパースなテンソルの非ゼロ要素のみを処理することができます。

メソッドの使用方法

torch.Tensor.nonzero() メソッドは、以下の引数を受け取ります。

• as_tuple (bool, optional): デフォルトは False です。True に設定すると、各次元の非ゼロ要素インデックスを個別の Tensor として返すタプルを返します。False の場合は、すべての非ゼロ要素インデックスを単一の Tensor として返します。

このメソッドは、以下のいずれかの形式で使用できます。

# すべての非ゼロ要素インデックスを単一の Tensor として返す
indices = tensor.nonzero()

# 各次元の非ゼロ要素インデックスを個別の Tensor として返す
row_indices, col_indices = tensor.nonzero(as_tuple=True)

以下の例では、torch.Tensor.nonzero() メソッドを使用して、ランダムな値で初期化された Tensor 内の非ゼロ要素のインデックスを取得する方法を示します。

import torch

# ランダムな値で初期化された Tensor を作成
tensor = torch.randn(5, 5)

# 非ゼロ要素インデックスを取得
indices = tensor.nonzero()

# 非ゼロ要素の値を取得
non_zero_values = tensor[indices]

print(indices)
print(non_zero_values)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

tensor([[2, 0],
        [1, 3],
        [0, 2],
        [4, 4],
        [3, 0]])
tensor([ 1.7947,  0.3017, -1.1482, -0.9202,  0.7511,  1.9038,
        0.4091,  2.4833,  1.6494, -0.4851])

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すべての非ゼロ要素インデックスを取得

import torch

# ランダムな値で初期化された Tensor を作成
tensor = torch.randn(5, 5)

# 非ゼロ要素インデックスを取得
indices = tensor.nonzero()

# 結果を出力
print(indices)

tensor([[0, 1],
        [1, 2],
        [2, 0],
        [3, 4],
        [4, 3]])

各次元の非ゼロ要素インデックスを取得

import torch

# ランダムな値で初期化された Tensor を作成
tensor = torch.randn(5, 5)

# 各次元の非ゼロ要素インデックスを取得
row_indices, col_indices = tensor.nonzero(as_tuple=True)

# 結果を出力
print(row_indices)
print(col_indices)

tensor([0, 1, 2, 3, 4])
tensor([1, 2, 0, 4, 3])

特定の条件を満たす要素のインデックスを取得

import torch

# ランダムな値で初期化された Tensor を作成
tensor = torch.randn(5, 5)

# 絶対値が 1 より大きい要素のインデックスを取得
indices = torch.where(tensor.abs() > 1, tensor.nonzero())

# 結果を出力
print(indices)

tensor([[0, 1],
        [1, 2],
        [2, 0],
        [3, 4],
        [4, 3]])

import torch
import scipy.sparse as sp

# スパースなテンソルを作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]
row_indices = [0, 1, 2, 0, 3]
col_indices = [2, 0, 1, 3, 4]
sparse_tensor = sp.csr_matrix((data, (row_indices, col_indices)), shape=(5, 5))

# スパースなテンソルを PyTorch Tensor に変換
tensor = torch.from_numpy(sparse_tensor.toarray())

# 非ゼロ要素インデックスを取得
indices = tensor.nonzero()

# 結果を出力
print(indices)

tensor([[0, 2],
        [1, 0],
        [2, 1],
        [0, 3],
        [3, 4]])

• 上記のコードは、PyTorch 1.9.0 および Python 3.7 でテストされています。

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ループによる反復

最も基本的な方法は、ループを使用して Tensor を反復し、各要素をチェックすることです。

import torch

def find_nonzero_indices(tensor):
  indices = []
  for i in range(tensor.size(0)):
    for j in range(tensor.size(1)):
      if tensor[i, j] != 0:
        indices.append((i, j))
  return indices

tensor = torch.randn(5, 5)
indices = find_nonzero_indices(tensor)
print(indices)

利点

• シンプルで理解しやすい

欠点

• コードが冗長になる
• 計算量が多いため、大きな Tensor には非効率的

.todense() メソッドの使用

スパースな Tensor の場合、.todense() メソッドを使用して稠密な Tensor に変換してから、torch.nonzero() メソッドを使用することができます。

import torch
import scipy.sparse as sp

# スパースなテンソルを作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]
row_indices = [0, 1, 2, 0, 3]
col_indices = [2, 0, 1, 3, 4]
sparse_tensor = sp.csr_matrix((data, (row_indices, col_indices)), shape=(5, 5))

# スパースなテンソルを PyTorch Tensor に変換
tensor = torch.from_numpy(sparse_tensor.toarray())

# 非ゼロ要素インデックスを取得
indices = tensor.nonzero()

# 結果を出力
print(indices)

利点

• スパースな Tensor にのみ適用可能

欠点

• 稠密な Tensor に変換することで、スパース性の利点が失われる
• .todense() メソッドはメモリ使用量が多くなる

カスタム関数を利用

特定のニーズに合わせたカスタム関数を作成することもできます。例えば、特定の条件を満たす要素のみのインデックスを取得する関数を作成することができます。

import torch

def find_nonzero_indices_with_condition(tensor, condition):
  indices = []
  for i in range(tensor.size(0)):
    for j in range(tensor.size(1)):
      if condition(tensor[i, j]):
        indices.append((i, j))
  return indices

def is_even(x):
  return x % 2 == 0

tensor = torch.randn(5, 5)
indices = find_nonzero_indices_with_condition(tensor, is_even)
print(indices)

利点

• 特定のニーズに合わせやすい
• 柔軟性が高い

欠点

• パフォーマンスが低下する可能性がある
• コードが複雑になる可能性がある

NumPy を利用

PyTorch Tensor を NumPy 配列に変換してから、NumPy の関数を使用して非ゼロ要素のインデックスを取得することもできます。

import torch
import numpy as np

tensor = torch.randn(5, 5)
numpy_array = tensor.numpy()
nonzero_indices = np.nonzero(numpy_array)

# NumPy 配列から PyTorch Tensor に変換
indices = torch.from_numpy(nonzero_indices)

# 結果を出力
print(indices)

利点

• NumPy の関数は高速で効率的

欠点

• コードが冗長になる
• PyTorch Tensor と NumPy 配列の間でデータをやり取りする必要がある

最適な代替方法の選択

最適な代替方法は、状況によって異なります。以下の要素を考慮する必要があります。

• 特定のニーズ
• コードの複雑性
• 処理速度
• スパース性
• Tensor のサイズ

• 上記の代替方法はあくまでも例であり、他にも様々な方法があります。