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PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

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事前にリストを設定せずにfor文の内部で結合したい

hiro_te

総合スコア6

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投稿2020/10/17 05:42

前提・実現したいこと

torchを使用しています。
for文で掛け算を行い,その結果を保存したいと考えています。

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
下記ソースコードの部分にて,tensor型のinputsとweightsの掛け算を行い,
その結果をfor毎にinput_listとoutput_listに保存したいと考えています。

そのためにまず,input_list, output_listを定義するのですが,
(下記のコードでコメントアウトしてある部分です。)
このような書き方だと,input_list, output_listの出力の先頭にtorch.emptyが残ってしまったり,
または,tensor(0)には結合出来ませんとなってしまいます。

そこでリスト内包表記のように,事前にinput_list, output_listを作成せず,
for文を回せば良いかと思ったのですが,その場合だとtorch.matmulの掛け算をどのように入れ込むのか分かりませんでした。

input_listの先頭に余分な値を残さずに結合していくためにはどのようにする方法がありますでしょうか。
よろしくお願いします。

該当のソースコード

Python,

1 def training(self,inputs,weights,steps): 2 inputs = torch.rand(1,5) 3 weights = torch.rand(5,5) 4 5 # input_list=torch.empty(1,5) 6 # output_list=torch.empty(1,5) 7 8 # input_list=torch.tensor(0) 9 # output_list=torch.tensor(0) 10 11 for i in range(steps): 12 outputs = torch.matmul(inputs,weights) 13 14 input_list = torch.cat([input_list,inputs], axis=0) 15 output_list = torch.cat([output_list,outputs], axis=0) 16 17 inputs = output 18 19 return inputs,input_list,output_list 20

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回答1

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ベストアンサー

初期値を以下にしてみてはどうでしょうか。
この作り方は、ググってもあまり見かけないのですが、forループの最初のtourch.catに対して何も無いように振舞うには、この形がよいと思いました。

Python

1 input_list=torch.tensor([]) 2 output_list=torch.tensor([])

投稿2020/10/17 13:33

toast-uz

総合スコア3266

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hiro_te

2020/10/17 13:41

問題なく完璧に動作しました。 ありがとうございました。
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