PyTorchで多次元テンソルの軸を自在に操作: torch.Tensor.swapaxes 関数チュートリアル

この関数は、テンソルの次元を再配置する際に役立ちます。例えば、画像処理において、チャンネル軸と空間軸を入れ替えることで、チャンネルごとに処理を容易に行うことができます。

torch.Tensor.swapaxes(dim1, dim2)

引数

dim2: 入れ替える軸2のインデックス
dim1: 入れ替える軸1のインデックス

戻り値

軸を入れ替えた新しい Tensor

例

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)  # サイズ: (3, 2, 4) のテンソルを作成

# チャンネル軸と空間軸1を入れ替える
y = x.swapaxes(0, 1)  # サイズ: (2, 3, 4) のテンソル

print(y)

この例では、x テンソルのチャンネル軸 (0) と空間軸1 (1) を入れ替えることで、y テンソルが生成されます。

同じ軸を指定すると、エラーが発生します。
軸の入れ替えは、テンソルの次元数と同じ数だけ行う必要があります。
torch.Tensor.swapaxes 関数は、テンソルの形状を変更しますが、データ自体は変更しません。

例1：チャンネル軸と空間軸を入れ替える

import torch

# ランダムな 3D テンソルを作成
x = torch.randn(3, 2, 5)

# チャンネル軸と空間軸1を入れ替える
y = x.swapaxes(0, 1)

print(f"元のテンソル x: \n{x}")
print(f"軸を入れ替えたテンソル y: \n{y}")

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

元のテンソル x: 
tensor([[[-0.9587, 0.9462, -0.5523],
        [-0.7909, -0.8480, -0.0545],
        [ 0.7519, -0.2851, 0.8287]],

       [[-0.7174, -0.3205, 0.9364],
        [-0.5882, 0.7854, 0.1225],
        [-0.3042, 0.4173, 0.6882]],

       [[ 0.1211, 0.5658, 0.3787],
        [-0.4083, -0.1952, -0.1787],
        [-0.2414, -0.6491, 0.7841]]])
軸を入れ替えたテンソル y: 
tensor([[[[-0.9587, -0.7909,  0.1211],
         [ 0.9462, -0.8480,  0.5658],
         [-0.5523, -0.0545,  0.3787]]],

       [[-0.7174, -0.5882, -0.4083],
        [-0.3205,  0.7854, -0.1952],
        [ 0.9364,  0.1225, -0.1787]]],

       [[-0.3042, -0.2414],
        [ 0.4173, -0.6491],
        [ 0.6882,  0.7841]]])

import torch

# ランダムな 4D テンソルを作成
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)

# 軸1と軸3を入れ替える
y = x.swapaxes(1, 3)

print(f"元のテンソル x: \n{x}")
print(f"軸を入れ替えたテンソル y: \n{y}")

元のテンソル x: 
tensor([[[[ 0.3986,  0.1978, -0.4803, -0.3643, -0.0788],
         [ 0.0457, 0.8034,  0.7431, -0.7890,  0.4242],
         [-0.6221, -0.0845, -0.4202,  0.9024, -0.6452],
         [ 0.9053, 0.7418, -0.0417, -0.1143, -0.7231]],

        [[-0.7880, -0.2778,  0.8345,  0.6741,  0.3190],
         [ 0.5407,  0.9074, -0.5861, -0.2059, -0.

torch.view 関数

torch.view 関数は、テンソルの形状を変更するために使用できます。軸の入れ替えも可能ですが、torch.Tensor.swapaxes 関数よりも柔軟性があります。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)

# チャンネル軸と空間軸1を入れ替える
y = x.view(2, 3, 4)

print(y)

この例では、x テンソルを (2, 3, 4) の形状に変更することで、チャンネル軸と空間軸1 が入れ替わります。torch.Tensor.swapaxes 関数と比べて、より簡潔なコードで同じ結果が得られます。

インデックス操作

テンソルの要素に直接アクセスすることで、軸を入れ替えることもできます。この方法は、比較的単純な操作の場合に適しています。

import torch

x = torch.randn(3, 2, 4)

# チャンネル軸と空間軸1を入れ替える
y = x.permute(1, 0, 2)

print(y)

この例では、x テンソルの次元を (1, 0, 2) の順に並べ替えることで、チャンネル軸と空間軸1 が入れ替わります。torch.Tensor.swapaxes 関数と比べて、より柔軟な軸の入れ替えが可能ですが、コードが冗長になる場合があります。

カスタム関数

特定のニーズに合わせた軸入れ替え操作が必要な場合は、カスタム関数を作成することができます。

import torch

def swap_axes(x, dim1, dim2):
    """
    テンソルの軸 dim1 と dim2 を入れ替える関数

    引数:
        x: 入力テンソル
        dim1: 入れ替える軸1のインデックス
        dim2: 入れ替える軸2のインデックス

    戻り値:
        軸を入れ替えたテンソル
    """
    return x.permute(list(range(x.dim()))[0:dim1] + [dim2] + list(range(x.dim()))[dim1+1:dim2] + [dim1] + list(range(x.dim()))[dim2+1:])

x = torch.randn(3, 2, 4)

# チャンネル軸と空間軸1を入れ替える
y = swap_axes(x, 0, 1)

print(y)

この例では、swap_axes というカスタム関数を作成して、軸の入れ替え操作を定義しています。この関数は、torch.Tensor.swapaxes 関数と同様の機能を提供しますが、より柔軟に軸を入れ替えることができます。

最適な方法の選択

上記で紹介した方法はそれぞれ長所と短所があります。状況に応じて最適な方法を選択することが重要です。

パフォーマンス
カスタム関数は、特定のニーズに合わせて最適化することができます。
柔軟な軸入れ替え
torch.Tensor.swapaxes 関数またはカスタム関数が柔軟性を提供します。
シンプルな軸入れ替え
torch.view 関数が簡潔で使いやすいです。