PyTorchでTensorの次元を入れ替える3つの方法： `swapdims`, `index_select`, `transpose`, カスタム関数比較

基本的な動作

torch.Tensor.swapdims 関数は、2つの引数を受け取ります。

1. input: 次元を入れ替える対象の Tensor
2. dim1, dim2: 入れ替える次元

swapdims 関数は、dim1 と dim2 の次元を入れ替えた新しい Tensor を返します。

具体的な例

以下の例は、swapdims 関数を使用して、3次元 Tensor の dim0 と dim2 を入れ替える方法を示しています。

import torch

# 3次元 Tensor を作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# dim0 と dim2 を入れ替える
y = x.swapdims(0, 2)

print(x.shape)  # torch.Size([3, 4, 5])
print(y.shape)  # torch.Size([5, 4, 3])

この例では、x は (3, 4, 5) の形状を持つ 3次元 Tensor です。swapdims(0, 2) を呼び出すことで、x の dim0 と dim2 が入れ替わり、y という新しい Tensor が生成されます。y の形状は (5, 4, 3) となり、元の x の次元が入れ替わっていることが確認できます。

注意事項

• swapdims 関数は、テンソルのデータ型やストライドを変更しません。
• swapdims 関数は、入力 Tensor をコピーせずに新しい Tensor を生成します。
• swapdims 関数は、入力 Tensor の次元数が 2 以下である場合にのみ使用できます。

応用例

swapdims 関数は、以下のタスクに役立ちます。

• 異なる次元順序の Tensor を操作する
• 特定の操作に必要な形式に Tensor を変換する
• データの形式を変換する

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例 1：2次元 Tensor の次元を入れ替える

import torch

# 2次元 Tensor を作成
x = torch.randn(5, 4)

# dim0 と dim1 を入れ替える
y = x.swapdims(0, 1)

print(x.shape)  # torch.Size([5, 4])
print(y.shape)  # torch.Size([4, 5])

例 2：3次元 Tensor の特定の次元を入れ替える

import torch

# 3次元 Tensor を作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# dim1 と dim2 を入れ替える
y = x.swapdims(1, 2)

print(x.shape)  # torch.Size([3, 4, 5])
print(y.shape)  # torch.Size([3, 5, 4])

# dim0 と dim1 を入れ替える
z = x.swapdims(0, 1)

print(z.shape)  # torch.Size([4, 3, 5])

例 3：テンソル内の特定の次元を指定された次元と入れ替える

import torch

# 3次元 Tensor を作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# dim0 を `dim_to_swap` と入れ替える
dim_to_swap = 2
y = x.swapdims(0, dim_to_swap)

print(x.shape)  # torch.Size([3, 4, 5])
print(y.shape)  # torch.Size([5, 4, 3])

import torch

# 2次元 Tensor を作成
x = torch.randn(5, 4)

# 転置
y = x.swapdims(0, 1)

print(x.shape)  # torch.Size([5, 4])
print(y.shape)  # torch.Size([4, 5])

# 確認
print(torch.allclose(x.t(), y))  # True

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torch.index_select 関数

torch.index_select 関数は、特定の次元に基づいてテンソルの要素を抽出するのに役立ちます。swapdims 関数の代替として使用する場合、以下の手順を実行します。

1. 次元を入れ替えたい軸を dim として指定します。
2. 新しい次序で要素を抽出するために start と end 引数を使用します。
3. 必要に応じて、結果を view 関数を使用して適切な形状に成形します。

例：torch.index_select を使用して 2 次元 Tensor の次元をを入れ替える

import torch

# 2次元 Tensor を作成
x = torch.randn(5, 4)

# dim1 と dim0 を入れ替える
y = x.index_select(dim=1, start=0, end=4).view(4, 5)

print(x.shape)  # torch.Size([5, 4])
print(y.shape)  # torch.Size([4, 5])

利点

• メモリ効率が良い
• シンプルで分かりやすい構文

欠点

• コードが冗長になる可能性がある
• 複雑な次元を入れ替えには不向き

torch.transpose 関数

torch.transpose 関数は、テンソルの 2 つの次元を入れ替えるのに役立ちます。swapdims 関数の代替として使用する場合、以下の手順を実行します。

1. 次元を入れ替えたい軸を dim0 と dim1 として指定します。
2. 必要に応じて、結果を view 関数を使用して適切な形状に成形します。

例：torch.transpose を使用して 2 次元 Tensor の次元を入れ替える

import torch

# 2次元 Tensor を作成
x = torch.randn(5, 4)

# dim1 と dim0 を入れ替える
y = x.transpose(0, 1)

print(x.shape)  # torch.Size([5, 4])
print(y.shape)  # torch.Size([4, 5])

利点

• 特定の次元の入れ替えに適している
• シンプルで分かりやすい構文

欠点

• 複雑な次元を入れ替えには不向き
• 2 つの次元しか入れ替えられない

カスタム関数

特定のニーズに合致する代替方法が見つからない場合は、カスタム関数を作成することができます。この方法には、柔軟性と制御性の高いという利点がありますが、実装とテストに時間がかかるという欠点もあります。

例：カスタム関数を使用して 3 次元 Tensor の特定の次元を入れ替える

import torch

def swap_dims(x, dim1, dim2):
    """
    3次元 Tensor の特定の次元を入れ替えるカスタム関数

    Args:
        x (torch.Tensor): 次元を入れ替える対象の Tensor
        dim1 (int): 入れ替える次元 1
        dim2 (int): 入れ替える次元 2

    Returns:
        torch.Tensor: 次元を入れ替えた新しい Tensor
    """
    indices = [i for i in range(x.dim())]
    indices[dim1], indices[dim2] = indices[dim2], indices[dim1]
    return x.permute(indices)

# 3次元 Tensor を作成
x = torch.randn(3, 4, 5)

# dim1 と dim2 を入れ替える
y = swap_dims(x, 1, 2)

print(x.shape)  # torch.Size([3, 4, 5])
print(y.shape)  # torch.Size([3, 5, 4])

利点

• 複雑な次元を入れ替えに適している
• 特定のニーズに合わせた柔軟なソリューション

• コードが冗長になる可能性がある
• 実装とテストに時間がかかる