pytorch.cat したい

Question

pytorchを使い、次元の異なるtensor同志をcatしたいです。

元となるデータは以下の通りの形状です。

a tensor([[[ 0.4548, -0.8869,  0.0518],
         [-1.4844, -0.6415,  1.9144],
         [-0.8557, -0.4116, -1.5224]],

        [[ 0.2991,  1.5506, -0.1184],
         [ 0.7515, -1.7047,  1.5214],
         [ 0.0742, -1.0651, -1.7436]]])
a_sum1 tensor([[-1.8852, -1.9401,  0.4437],
        [ 1.1248, -1.2192, -0.3406]])
a_sum2 tensor([[-0.3803, -0.2116, -2.7897],
        [ 1.7313,  0.5682, -2.7344]])

やりたいこと

前述したような行列に対して、まず各列・各行方向にsumを行い、その後それぞれの統計量を求め、最後に全ての結果をcatしたいです。

#　試したこと

a_sum1=torch.sum(a,1)
a_sum2=torch.sum(a,2)
print('a_sum1',a_sum1)
print('a_sum2',a_sum2)
#print('a_sum',a_sum)
print('============平均====================')
a_mean1=torch.mean(a_sum1,1)
a_mean2=torch.mean(a_sum2,1)
print('a_mean1',a_mean1.shape,a_mean1)
print('a_mean2',a_mean2.shape,a_mean2)
print('============分散====================')
a_sum_var1=torch.var(a_sum1,1)
a_sum_var2=torch.var(a_sum,1)
print('a_sum_var1',a_sum_var1.shape,a_sum_var1)
print('a_sum_var2',a_sum_var2.shape,a_sum_var)
print('============中央値===================')
a_sum_medi1 = torch.median(a_sum1,1)
a_sum_medi2 = torch.median(a_sum2,1)
#a_sum_medi1 = torch.flatten(a_sum_medi1)
#a_sum_medi2 = torch.flatten(a_sum_medi2)
print('a_sum_medi1',a_sum_medi1)
print('a_sum_medi2',a_sum_medi2)
print('==============Cat===================')
a=torch.cat((a_mean1,a_sum_var1,a_sum_var2,a_sum_medi1,a_sum_medi2),1))

実行結果
a tensor([[[ 0.4548, -0.8869,  0.0518],
         [-1.4844, -0.6415,  1.9144],
         [-0.8557, -0.4116, -1.5224]],

        [[ 0.2991,  1.5506, -0.1184],
         [ 0.7515, -1.7047,  1.5214],
         [ 0.0742, -1.0651, -1.7436]]])
a_sum1 tensor([[-1.8852, -1.9401,  0.4437],
        [ 1.1248, -1.2192, -0.3406]])
a_sum2 tensor([[-0.3803, -0.2116, -2.7897],
        [ 1.7313,  0.5682, -2.7344]])
============平均====================
a_mean1 torch.Size([2]) tensor([-1.1272, -0.1450])
a_mean2 torch.Size([2]) tensor([-1.1272, -0.1450])
============分散====================
a_sum_var1 torch.Size([2]) tensor([1.8516, 1.4022])
a_sum_var2 torch.Size([2]) tensor([0.0495, 0.9812, 0.4496])
============中央値===================
a_sum_medi1 torch.return_types.median(
values=tensor([-1.8852, -0.3406]),
indices=tensor([0, 2]))
a_sum_medi2 torch.return_types.median(
values=tensor([-0.3803,  0.5682]),
indices=tensor([0, 1]))
==============Cat===================
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-226-f050fe622bfe> in <module>
     25 print('a_sum_medi2',a_sum_medi2)
     26 print('==============Cat===================')
---> 27 a=torch.cat((a_mean1,a_sum_var1,a_sum_var2,a_sum_medi1,a_sum_medi2),1)

TypeError: expected Tensor as element 3 in argument 0, but got torch.return_types.median

最後にエラーになってしまいます。苦戦していますので、どなたかアドバイスいただけるとありがたいです。

Comments

[toast-uz]

エラー箇所の前については、実行可能なコードを提示いただけますか？a_sumとか未定義の変数が複数混在しており、実行可能になっていません。

Answer 1

一部、質問コードの間違いがありますが、修正された前提で回答します。

まず、torch.medianは、中央値そのものと、中央値となったインデックスを、タプルで返します。よって、後の計算を可能にするには、中央値そのものだけを代入する必要があります。

具体的には該当箇所を以下のように修正してください。

a_sum_medi1, _ = torch.median(a_sum1,1)
a_sum_medi2, _ = torch.median(a_sum2,1)

さらに、torch.catは「すでに存在する次元で結合する」動作をします。今回は「新たな次元で結合する」必要があるため、torch.stackを使ってください。このあたりの考え方はnumpyも一緒です。

具体的には該当箇所を以下のように修正してください。

a=torch.stack((a_mean1,a_sum_var1,a_sum_var2,a_sum_medi1,a_sum_medi2))

以上で、質問者様のやりたいことはできると思います。

Comments

[mn.py]

ログインできなくて、遅くなり申し訳ございませんでした。
おかげで無事に解決できました！ありがとうございました。