PyTorchで除算を使いこなそう！`torch.Tensor.true_divide_`とNumPy、その他の方法徹底比較

使用方法

torch.Tensor.true_divide_(divisor)

引数

• divisor: 除数となる Tensor または数値

戻り値

• 元の Tensor 自身 (インプレース操作)

例

# Tensor A と Tensor B を定義
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor A を Tensor B で真の除算し、結果を A に書き込む
a.true_divide_(b)

# Tensor A の内容を確認
print(a)

上記の例では、a.true_divide_(b) の実行後、a は以下の内容になります。

tensor([0.5, 0.6667, 0.75])

詳細

• 真の除算は、浮動小数点演算における精度誤差の影響を受けやすいため、注意が必要です。
• 除数に 0 が含まれる場合、RuntimeError が発生します。
• 除算対象となる Tensor がスカラーの場合、すべての要素に同じ値で除算されます。
• torch.Tensor.true_divide_ は、Tensor の要素型と一致する数値型で除算を行います。

代替方法

torch.Tensor.true_divide_ の代わりに、以下の方法でも真の除算を実行できます。

• torch.true_divide(): 新しい Tensor を返しますが、インプレース操作ではありません。
• torch.div_(): 同じインプレース操作ですが、引数順序が (divisor, dividend) となります。

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例 1: Tensor とスカラーによる真の除算

import torch

# Tensor A を定義
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# スカラー 2 で Tensor A を真の除算し、結果を A に書き込む
a.true_divide_(2)

# Tensor A の内容を確認
print(a)

このコードを実行すると、a は以下の内容になります。

tensor([0.5, 1., 1.5, 2., 2.5])

例 2: 異なる形状の Tensor による真の除算

import torch

# Tensor A と Tensor B を定義
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([2, 3])

# Tensor A を Tensor B で真の除算し、結果を A に書き込む
a.true_divide_(b)

# Tensor A の内容を確認
print(a)

tensor([[0.5, 0.6667], [1., 1.3333]])

例 3: エラー処理

import torch

# Tensor A を定義
a = torch.tensor([1, 2, 3])

# Tensor A を 0 で真の除算しようとすると、RuntimeError が発生
try:
  a.true_divide_(torch.tensor(0))
except RuntimeError as e:
  print(e)

このコードを実行すると、以下のエラーメッセージが表示されます。

RuntimeError: division by zero

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torch.div_() メソッド

• 欠点:
  • torch.Tensor.true_divide_ と名前が似ているため、混同しやすい可能性があります。
• 利点:
  • torch.Tensor.true_divide_ と同じインプレース操作で、要素ごとの真の除算を実行できます。
  • 引数順序が (divisor, dividend) となっており、より直感的です。

import torch

# Tensor A と Tensor B を定義
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor A を Tensor B で真の除算し、結果を A に書き込む
a.div_(b)

# Tensor A の内容を確認
print(a)

torch.true_divide() 関数

• 欠点:
  • torch.Tensor.true_divide_ よりも処理速度が遅くなる可能性があります。
  • メモリ使用量が増加する可能性があります。
• 利点:
  • インプレース操作ではなく、新しい Tensor を返します。
  • 計算結果を別の変数に保存したい場合に便利です。
  • コードの可読性が向上します。

import torch

# Tensor A と Tensor B を定義
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor A を Tensor B で真の除算し、結果を c に保存
c = torch.true_divide(a, b)

# Tensor c の内容を確認
print(c)

• 例えば、以下のコードは torch.Tensor.true_divide_ と同じ結果を達成します。
• 特定の状況では、torch.reciprocal() 関数と乗算演算を組み合わせて真の除算を表現することもできます。

import torch

# Tensor A と Tensor B を定義
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor B の逆数を求める
b_inv = torch.reciprocal(b)

# Tensor A を Tensor B の逆数で乗算し、結果を c に保存
c = a * b_inv

# Tensor c の内容を確認
print(c)

• ただし、この方法はパフォーマンスの面で非効率になる可能性があるため、小規模なデータセットでのみ使用することをお勧めします。
• PyTorch Tensor を NumPy 配列に変換し、NumPy の除算演算子 (/) を使用して真の除算を実行することもできます。

import torch
import numpy as np

# Tensor A と Tensor B を定義
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4])

# Tensor A と Tensor B を NumPy 配列に変換
a_numpy = a.numpy()
b_numpy = b.numpy()

# NumPy 配列による真の除算を実行
c_numpy = a_numpy / b_numpy

# NumPy 配列を PyTorch Tensor に変換
c = torch.from_numpy(c_numpy)

# Tensor c の内容を確認
print(c)