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pytorchのrandn()について

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xgb

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pytorchのrandn()について

pytorchのrandn()の振る舞いがよくわかりません。
乱数のテンソルを作る際にtorch.randn(1, 2, 3)のように使われると思いますが、
公式ドキュメントではいくつかの箇所で(torch.randn((1, 2, 3))のように、カッコ内に
更にカッコでくくるケースを見かけます。
これはズバリどのような意図でしょうか?

次元数をコントロールしているかと思いきや、両方の記述で同じ次元数のようです

import torch
a = torch.randn(1, 2, 3).shape
b = torch.randn((1, 2, 3)).shape
a == b

>>>True

ご存知でしたらご教授いただければ幸いです。

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※追記

randn(*sizes)という定義では,randnが可変長引数を取れるようにはなるものの,それは
randn(3)
randn(3,2)
randn(3,2,4)
などを可能にするだけであり,
randn((3,2))
などはやはりエラーになるはずです.
従って下の説明では不十分と思います.
公式レポジトリの関連するissueに,long_args なるパラメータに関する言及があるので,それが関わっていそうです.
残念ながら私はpytorchに明るくないので詳しいことはわかりかねます.
申し訳ありません.
(追記終わり)


Pythonでは,数字をカッコで括ると,タプルという別のオブジェクトになります.
従って,ふつう randn(1,2,3) と randn((1,2,3)) は両立しません.(一方はエラーになります.)

公式ドキュメントによると,
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
とあります.

すなわち,randnは可変長引数sizesとオプション引数outをとりTensorを返す関数です.
Pythonにおいて*は乗算のほかにunpack(分解)にも用いられます.

>>> a, *b = 1,2,3,4,5
>>> a
1
>>> b
[2, 3, 4, 5]
>>> print(1,2,3)
1 2 3
>>> print((1,2,3))
(1, 2, 3)
>>> print(*(1,2,3))
1 2 3

このように定義すれば randn(1,2,3) と randn((1,2,3)) を両立させることができます.
pytorchを使ったことがないのでよくわかりませんが,意図としては
どちらの引数でもエラーにならないため,ユーザーが好きなほうを使えるようにした,という感じでしょうか.

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  • 2018/01/05 10:09

    ご回答ありがとうございます!
    なるほどそのような意図なんですね、勉強になりました!

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