PyTorch チュートリアル：torch.Tensor.squeezeを使ってテンソルの形状を操作する方法

動作原理

torch.Tensor.squeeze は、Tensor の各次元を調べ、サイズが 1 である次元をすべて削除します。例えば、形状が (1, 32, 1, 1, 64) である Tensor に対して squeeze 関数を適用すると、形状 (32, 64) の新しい Tensor が生成されます。

この関数は、dim パラメータを使用して削除する特定の次元を指定することもできます。例えば、dim=1 と指定すると、形状 (1, 32, 1, 1, 64) の Tensor から 1 番目の次元のみが削除されます。

利点

torch.Tensor.squeeze を使用すると、以下の利点があります。

操作の簡素化：Tensor の形状が一致していると、操作をより簡単に実行できます。
計算効率の向上：不要な次元を削除することで、計算に必要なメモリと計算量を削減できます。
Tensor の形状を簡潔化：不要な次元を削除することで、Tensor の形状をより理解しやすくなります。

以下の例は、torch.Tensor.squeeze 関数の使用方法を示しています。

import torch

# サンプル Tensor を作成
x = torch.randn(1, 32, 1, 1, 64)

# すべてのサイズが 1 である次元を削除
y = x.squeeze()
print(y.shape)  # 出力: torch.Size([32, 64])

# 特定の次元を削除
z = x.squeeze(dim=1)
print(z.shape)  # 出力: torch.Size([32, 1, 1, 64])

Tensor の形状を変更する必要がある場合は、torch.Tensor.squeeze を使用するのが一般的です。ただし、torch.Tensor.view 関数を使用して Tensor の形状を変更することもできます。
torch.Tensor.squeeze は、サイズが 1 でない次元を削除しようとするとエラーが発生します。

すべてのサイズが 1 である次元を削除

import torch

# サンプル Tensor を作成
x = torch.randn(1, 32, 1, 1, 64)

# すべてのサイズが 1 である次元を削除
y = x.squeeze()
print(y.shape)  # 出力: torch.Size([32, 64])

この例では、形状 (1, 32, 1, 1, 64) の Tensor x を作成します。その後、squeeze 関数を適用してすべてのサイズが 1 である次元を削除し、形状 (32, 64) の新しい Tensor y を生成します。

特定の次元を削除

import torch

# サンプル Tensor を作成
x = torch.randn(1, 32, 1, 1, 64)

# 1 番目の次元を削除
y = x.squeeze(dim=1)
print(y.shape)  # 出力: torch.Size([32, 1, 1, 64])

# 3 番目の次元を削除
z = x.squeeze(dim=3)
print(z.shape)  # 出力: torch.Size([1, 32, 1, 64])

この例では、形状 (1, 32, 1, 1, 64) の Tensor x を作成します。その後、dim=1 と指定して squeeze 関数を適用し、1 番目の次元のみを削除して形状 (32, 1, 1, 64) の Tensor y を生成します。さらに、dim=3 と指定して squeeze 関数を適用し、3 番目の次元のみを削除して形状 (1, 32, 1, 64) の Tensor z を生成します。

unsqueeze 関数と組み合わせて使用

import torch

# サンプル Tensor を作成
x = torch.randn(32, 64)

# 1 番目の次元と 3 番目の次元を追加
y = x.unsqueeze(1).unsqueeze(3)
print(y.shape)  # 出力: torch.Size([1, 32, 1, 64])

# 不要な次元を削除
z = y.squeeze(dim=0).squeeze(dim=2)
print(z.shape)  # 出力: torch.Size([32, 64])

この例では、形状 (32, 64) の Tensor x を作成します。その後、unsqueeze 関数を使用して 1 番目の次元と 3 番目の次元を追加し、形状 (1, 32, 1, 64) の Tensor y を生成します。最後に、squeeze 関数を使用して不要な次元を削除し、元の形状 (32, 64) の Tensor z を取得します。

上記のコード例は、torch.Tensor.squeeze 関数の基本的な使用方法を示しています。この関数は、様々な状況で使用することができ、Tensor の形状を操作する上で強力なツールとなります。

torch.Tensor.squeeze 関数を使用する際には、以下の点に注意する必要があります。

squeeze 関数は、元の Tensor を変更せず、新しい Tensor を生成します。
複数の次元を削除する場合は、dim パラメータを使用して個別に指定する必要があります。
削除しようとしている次元が実際にサイズ 1 であることを確認してください。

view 関数

torch.Tensor.view 関数は、Tensor の形状を変更するために使用できます。squeeze 関数と同様に、サイズが 1 である次元を削除することができます。

利点:

複数の次元を一度に変更できる
より柔軟な形状変更が可能

欠点:

意図した形状にならない場合がある
squeeze 関数よりも冗長なコードになる可能性がある

例:

import torch

# サンプル Tensor を作成
x = torch.randn(1, 32, 1, 1, 64)

# すべてのサイズが 1 である次元を削除
y = x.view(-1, 64)
print(y.shape)  # 出力: torch.Size([32, 64])

ループ

for ループを使用して、サイズが 1 である次元を明示的に削除することもできます。

処理内容を詳細に制御できる

計算量が多くなる可能性がある
コードが冗長でわかりにくくなる可能性がある

import torch

# サンプル Tensor を作成
x = torch.randn(1, 32, 1, 1, 64)

# すべてのサイズが 1 である次元を削除
y = x
for i in range(x.dim()):
    if x.size(i) == 1:
        y = y.squeeze(i)

print(y.shape)  # 出力: torch.Size([32, 64])

条件付きスライシングを使用して、サイズが 1 である次元を削除することもできます。

比較的簡潔なコード

すべての PyTorch バージョンで利用できるわけではない

import torch

# サンプル Tensor を作成
x = torch.randn(1, 32, 1, 1, 64)

# すべてのサイズが 1 である次元を削除
y = x[:, (slice(None) if s != 1 else [])]
for i in range(x.dim() - 2, -1, -1):
    if x.size(i) == 1:
        y = y[None, :]

print(y.shape)  # 出力: torch.Size([32, 64])

NumPy や scikit-learn などの他のライブラリを使用して、Tensor からサイズが 1 である次元を削除することもできます。

他のライブラリの機能を活用できる

PyTorch 固有の機能ではないため、互換性の問題が発生する可能性がある

上記以外にも、状況に応じて様々な代替方法が存在します。最適な方法は、具体的な状況と要件によって異なります。

各方法の利点と欠点を比較検討し、最も適切な方法を選択することが重要です。