【初心者向け】PyTorchにおける要素ごとの除算：torch.Tensor.true_divide()のしくみとサンプルコード

基本的な使い方

import torch

# 2つの Tensor を作成します
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([2, 3, 4])

# 2つの Tensor を要素ごとに除算します
result = tensor1.true_divide(tensor2)

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([0.5000, 0.6667, 0.7500])

引数

torch.Tensor.true_divide() 関数は、以下の引数を受け取ります。

• out (Tensor, optional): 結果を格納する Tensor です。
• divisor (Tensor or Scalar): 被除数となる Tensor または スカラー値です。
• dividend (Tensor): 除数となる Tensor です。

• torch.Tensor.true_divide() 関数は、入力 Tensor が整数型の場合、デフォルトで浮動小数点型に変換されます。

• 特定の値で Tensor を要素ごとに除算する

import torch

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
divisor = 5

result = tensor.true_divide(divisor)

print(result)

tensor([0.2000, 0.4000, 0.6000])

• Tensor をスカラー値で要素ごとに除算する

import torch

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
divisor = 2

result = tensor.true_divide(divisor)

print(result)

tensor([0.5000, 1.0000, 1.5000])

• out 引数を使用して結果を別の Tensor に格納する

import torch

tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([2, 3, 4])
result = torch.empty([3])

tensor1.true_divide(tensor2, out=result)

print(result)

tensor([0.5000, 0.6667, 0.7500])

torch.Tensor.true_divide() 関数は、PyTorch Tensor を要素ごとに除算するための便利な関数です。この関数は、様々な場面で使用することができます。

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Tensor をスカラー値で除算する

import torch

# Tensor を作成します
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# Tensor をスカラー値 2 で除算します
result = tensor.true_divide(2)

print(result)

tensor([0.5000, 1.0000, 1.5000, 2.0000, 2.5000])

Tensor を別の Tensor で除算する

import torch

# 2つの Tensor を作成します
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
tensor2 = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])

# 2つの Tensor を要素ごとに除算します
result = tensor1.true_divide(tensor2)

print(result)

tensor([0.5000, 0.6667, 0.7500, 0.8000, 0.8333])

out 引数を使用して結果を別の Tensor に格納する

import torch

# 2つの Tensor を作成します
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
tensor2 = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])
result = torch.empty([5])

# 2つの Tensor を要素ごとに除算し、結果を `result` Tensor に格納します
tensor1.true_divide(tensor2, out=result)

print(result)

tensor([0.5000, 0.6667, 0.7500, 0.8000, 0.8333])

特定の値で Tensor を要素ごとに除算し、結果を新しい Tensor に格納する

import torch

# Tensor を作成します
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
divisor = 3

# Tensor を `divisor` で要素ごとに除算し、結果を新しい Tensor `result` に格納します
result = tensor.true_divide(divisor)

print(result)

tensor([0.3333, 0.6667, 1.0000, 1.3333, 1.6667])

import torch

# Tensor を作成します
tensor = torch.tensor([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

# Tensor を 2 で除算し、結果を丸捨げします
result = tensor.true_divide(2, rounding_mode='floor')

print(result)

tensor([0.0000, 1.0000, 1.0000, 2.0000, 2.0000])

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torch.div() 関数

torch.div() 関数は、torch.Tensor.true_divide() 関数とほぼ同じ機能を提供しますが、以下の点が異なります。

• デフォルトで 整数除算 を行います。つまり、小数点以下の部分は切り捨てられます。

import torch

# Tensor を作成します
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([2, 3, 4])

# 2つの Tensor を要素ごとに除算し、結果を整数に変換します
result = tensor1.div(tensor2)

print(result)

tensor([0, 0, 0])

手動で除算を行う

単純なケースでは、torch.Tensor.true_divide() 関数よりも、手動で除算を行う方が高速でメモリ効率が良い場合があります。

import torch

# Tensor を作成します
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([2, 3, 4])

# 2つの Tensor を要素ごとに除算します
result = tensor1 / tensor2

print(result)

このコードは、torch.Tensor.true_divide() 関数を使用するのと同じ結果を出力します。

NumPy を使用する

NumPy を使用して、PyTorch Tensor を要素ごとに除算することもできます。

import torch
import numpy as np

# Tensor を作成します
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# NumPy を使用して Tensor を要素ごとに除算します
result = np.divide(tensor.numpy(), 2)

# 結果を PyTorch Tensor に変換します
result = torch.from_numpy(result)

print(result)

最適な方法を選択する

使用する方法は、状況によって異なります。

• 特定の丸め動作が必要であれば、torch.div() 関数を使用する必要があります。
• 小数点以下の精度が必要であれば、torch.Tensor.true_divide() 関数を使用する必要があります。
• 速度とメモリ効率が重要であれば、手動で除算を行うか、NumPy を使用する方が良い場合があります。

• NumPy ドキュメント - divide() 関数