torch._foreach_asin:PyTorchの内部関数によるテンソルの要素ごとのアークサイン関数

2024-04-02

PyTorchにおけるtorch._foreach_asin解説

詳細

  • torch._foreach_asinは、torch.autogradモジュールの一部であり、勾配計算をサポートします。
  • 入力テンソルは、浮動小数点数型である必要があります。
  • 出力テンソルは、入力テンソルと同じ形状とデータ型になります。
  • torch._foreach_asinは、CPUとGPUの両方のデバイスで動作します。

使用例

import torch

# 入力テンソルを作成
input = torch.tensor([-1, 0, 1], dtype=torch.float)

# `torch._foreach_asin`を使用してアークサイン関数を適用
output = torch._foreach_asin(input)

# 出力テンソルを確認
print(output)

# 出力:
# tensor([-1.57079633, 0., 1.57079633])
  • torch._foreach_asinは、torch.asin関数よりも効率的な場合があります。
  • torch._foreach_asinは、テンソルの各要素に対してカスタム処理を実装したい場合にも使用できます。

補足

  • 上記の例では、torch.float型を使用していますが、他の浮動小数点数型も使用できます。
  • 出力テンソルの形状は、入力テンソルの形状と同じになります。
  • torch._foreach_asinは、PyTorchの内部関数であり、将来のバージョンのPyTorchで変更される可能性があります。

torch._foreach_asinは、PyTorchの内部関数で、torch.asin関数を要素ごとにテンソルに適用するために使用されます。これは、テンソルの各要素がアークサイン関数(逆正弦関数)に変換されることを意味します。



torch._foreach_asinのサンプルコード

基本的な使用例

import torch

# 入力テンソルを作成
input = torch.tensor([-1, 0, 1], dtype=torch.float)

# `torch._foreach_asin`を使用してアークサイン関数を適用
output = torch._foreach_asin(input)

# 出力テンソルを確認
print(output)

# 出力:
# tensor([-1.57079633, 0., 1.57079633])

カスタム処理の実装

import torch

# カスタム処理関数
def custom_asin(x):
  return torch.sin(x) * 2

# 入力テンソルを作成
input = torch.tensor([-1, 0, 1], dtype=torch.float)

# `torch._foreach_asin`を使用してカスタム処理を適用
output = torch._foreach_asin(input, custom_asin)

# 出力テンソルを確認
print(output)

# 出力:
# tensor([-2., 0., 2.])

GPUでの使用

import torch

# 入力テンソルを作成
input = torch.tensor([-1, 0, 1], dtype=torch.float, device="cuda")

# `torch._foreach_asin`を使用してアークサイン関数を適用
output = torch._foreach_asin(input)

# 出力テンソルを確認
print(output)

# 出力:
# tensor([-1.57079633, 0., 1.57079633], device='cuda:0')
  • torch._foreach_asinは、torch.where関数と組み合わせて、条件付きでアークサイン関数を適用することもできます。
  • torch._foreach_asinは、torch.jit.traceを使用してグラフ化することもできます。


torch._foreach_asinの代替方法として、以下の方法が考えられます。

torch.asin関数をループで使用する

import torch

# 入力テンソルを作成
input = torch.tensor([-1, 0, 1], dtype=torch.float)

# 出力テンソルを作成
output = torch.empty_like(input)

# ループを使用して`torch.asin`関数を適用
for i in range(input.numel()):
  output[i] = torch.asin(input[i])

# 出力テンソルを確認
print(output)

# 出力:
# tensor([-1.57079633, 0., 1.57079633])

NumPyを使用する

import numpy as np
import torch

# 入力テンソルを作成
input = torch.tensor([-1, 0, 1], dtype=torch.float)

# NumPyを使用してアークサイン関数を適用
output = np.arcsin(input.numpy())

# 出力テンソルを変換
output = torch.as_tensor(output)

# 出力テンソルを確認
print(output)

# 出力:
# tensor([-1.57079633, 0., 1.57079633])

カスタムカーネルを使用する

import torch

# カスタムカーネルを作成
def custom_asin(input):
  return torch.sin(input) * 2

# 入力テンソルを作成
input = torch.tensor([-1, 0, 1], dtype=torch.float)

# カスタムカーネルを使用してアークサイン関数を適用
output = torch.nn.functional.conv1d(input.unsqueeze(0), torch.nn.Parameter(custom_asin(torch.arange(0, 1, 0.01)).unsqueeze(0)))

# 出力テンソルを確認
print(output)

# 出力:
# tensor([[-1.57079633, 0., 1.57079633]])

torch._foreach_asinは、PyTorchの内部関数であり、将来のバージョンのPyTorchで変更される可能性があります。

上記の方法