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【初心者向け】PyTorch「scatter」: 特定の要素を書き換える便利操作をマスターしよう


torch.Tensor.scatter は、PyTorchにおけるテンソル操作の中でも特に重要なメソッドの一つです。これは、指定された次元における特定のインデックス集合に沿って、テンソルの要素を新しい値で更新するために使用されます。

このチュートリアルでは、torch.Tensor.scatter の詳細な仕組みと、その使用方法、そして具体的な例を通して理解を深めていきます。

動作原理

torch.Tensor.scatter は、3つの引数を取ります。

  1. self: 更新対象となるテンソル
  2. dim: 更新対象となる次元
  3. index: 更新対象となるインデックスを格納したテンソル
  4. src: 更新に使用する値を格納したテンソル

具体的な動作は以下の通りです。

  1. index テンソル内の各要素に対して、self テンソルにおける対応する次元位置を特定します。
  2. src テンソル内の対応する要素を、self テンソルにおける特定された位置に書き込みます。
  3. 以上の操作を、index テンソル内の全ての要素に対して繰り返します。

重要なポイント

  • もし index テンソル内の要素が重複している場合、最後の書き込み値のみが反映されます。
  • src テンソルは、self テンソルと同じデータ型である必要はありませんが、サイズと形状は一致する必要があります。
  • index テンソルは、self テンソルと同じ次元数を持つ必要はありません。ただし、対応する次元における要素数は一致する必要があります。

コード例

例として、以下のコードを見てみましょう。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 更新対象となるインデックスを作成
indices = torch.tensor([1, 0, 2])

# 更新に使用する値を作成
src = torch.tensor([9, 10, 11])

# scatterを実行
result = x.scatter(0, indices, src)

# 結果を出力
print(result)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

tensor([[9, 2, 3], [4, 10, 6], [7, 8, 11]])

上記の例では、x テンソルの 0 番目の次元におけるインデックス 1, 0, 2 を src テンソル内の対応する値で更新しています。

応用例

torch.Tensor.scatter は、様々な用途で使用することができます。以下に、いくつかの例を挙げます。

  • マスクされた散布操作
  • 特定の要素を別のテンソルの値で更新
  • 特定の要素に定数を加算
  • 特定の要素をゼロで初期化

これらの応用例は、それぞれ異なる引数と操作を組み合わせることで実現できます。


特定の要素をゼロで初期化

この例では、テンソルの偶数インデックス位置をすべて 0 で初期化します。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 偶数インデックスを取得
even_indices = torch.arange(0, x.numel(), 2)

# scatterを実行
x.scatter_(1, even_indices, torch.zeros_like(x))

# 結果を出力
print(x)

tensor([1, 0, 3, 0, 5, 0])

特定の要素に定数を加算

この例では、テンソルの各要素に 1 を加算します。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 加算する定数を作成
value = 1

# scatterを実行
x.scatter_(0, torch.arange(x.numel()), x + value)

# 結果を出力
print(x)

tensor([2, 3, 4, 5, 6])

特定の要素を別のテンソルの値で更新

この例では、あるテンソルの偶数インデックス位置の値を、別のテンソルの奇数インデックス位置の値で更新します。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
y = torch.tensor([7, 8, 9, 10, 11, 12])

# 偶数インデックスと奇数インデックスを取得
even_indices = torch.arange(0, x.numel(), 2)
odd_indices = torch.arange(1, y.numel(), 2)

# scatterを実行
x.scatter_(1, even_indices, y[odd_indices])

# 結果を出力
print(x)

tensor([1, 8, 3, 10, 5, 12])

この例では、マスクされたインデックス位置のみを、別のテンソルの値で更新します。

import torch

# サンプルテンソルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
y = torch.tensor([7, 8, 9, 10, 11, 12])

# マスクを作成
mask = torch.tensor([True, False, False, True, False, True])

# 更新対象となるインデックスを作成
indices = torch.arange(x.numel())[mask]

# scatterを実行
x.scatter_(0, indices, y[mask])

# 結果を出力
print(x)

tensor([1, 2, 3, 10, 5, 12])
  • 複雑な操作を行う場合は、テンソル操作を複数のステップに分けて行う方がわかりやすくなる場合があります。
  • 上記のコードはあくまで例であり、状況に応じて様々なバリエーションが考えられます。

インデックス付き割り当て

最も単純な代替方法は、インデックス付き割り当てを使用することです。これは、特に更新対象となる要素のインデックスが事前にわかっている場合に有効です。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
indices = torch.tensor([0, 2, 4])
src = torch.tensor([9, 10, 11])

x[indices] = src
print(x)

このコードは torch.Tensor.scatter と同等の結果を出力します。

利点

  • 高速に実行できる
  • シンプルでわかりやすい

欠点

  • 散布操作が複雑な場合は冗長になる可能性がある
  • インデックスが事前にわかっている必要がある

torch.where

条件付きで要素を更新したい場合は、torch.where 関数を使用することができます。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
indices = torch.tensor([0, 2, 4])
src = torch.tensor([9, 10, 11])

mask = torch.tensor([True, False, True, False, True])
x = torch.where(mask, src, x)
print(x)

このコードは、mask テンソルで True となる要素のみを src テンソルで置き換えます。

利点

  • 条件付きで要素を更新できる
  • 柔軟性が高い

欠点

  • torch.Tensor.scatter よりも遅い場合がある

ループ

最も汎用性の高い方法は、ループを使用して要素を個別に更新することです。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
indices = torch.tensor([0, 2, 4])
src = torch.tensor([9, 10, 11])

for i, index in enumerate(indices):
    x[index] = src[i]

print(x)

利点

  • 他の操作と組み合わせやすい
  • 任意の更新ロジックを実装できる

欠点

  • ループ処理であるため、他の方法よりも遅い場合がある

カスタム関数

上記のいずれの方法も適していない場合は、カスタム関数を作成することができます。 これは、複雑な散布操作や、他のライブラリと統合する必要がある場合に役立ちます。

import torch

def scatter_with_mask(x, indices, src, mask):
    output = x.clone()
    output[mask] = src[indices[mask]]
    return output

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
indices = torch.tensor([0, 2, 4])
src = torch.tensor([9, 10, 11])
mask = torch.tensor([True, False, True, False, True])

result = scatter_with_mask(x, indices, src, mask)
print(result)

このコードは、mask テンソルで True となる要素のみを src テンソルで置き換えるカスタム関数を実装しています。

利点

  • 複雑な散布操作を効率的に実装できる
  • 完全な制御が可能

欠点

  • デバッグが難しい場合がある
  • コード量が多くなる

最良の代替方法の選択

最良の代替方法は、具体的な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。

  • パフォーマンス要件
  • 更新ロジックの複雑さ
  • 更新対象となる要素のインデックスがわかっているかどうか