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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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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PyTorchの関数とNumpy関数の対応について質問です。

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投稿2023/01/25 13:56

Pythonで書かれたPyTorchのコードからNumpyに変換可能な部分をNumpyに入れ替える作業をしていたところ、いくつか対応が分からない関数があったので質問をさせてください。

まず一つ目は、"x = pred[:, 4:6].amax(1) > conf" です。
predは1/38/8000ほどのTorch配列なのですが、この処理を実行するとx.shapeが(38,18~23)となります。
amax(1)はaxis=1で最大値を返す関数だと思うのですが、それだとshape[1]が変動する理由が理解できません。

もう一つは、”box, cls, mask = x.split((4, nc, nm), 1)” です。
こちらはxを(4,nc,nm)の形にaxis=1で分割する関数で正しいでしょうか。
PytorchとNumpyだと分割の仕方も違うようなので、Numpyのsplitで言うところのどの様な操作になるのか
ご存じ方が居られれば、教えていただけると幸いです。

よろしくお願いいたします。

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melian

2023/01/25 16:36

> predは1/38/8000ほどのTorch配列なのですが、この処理を実行するとx.shapeが(38,18~23)となります。 こちらで実行してみると、結果は torch.Size([1, 8000]) になります。 pred = torch.rand((1,38,8000)) conf = 0.5 x = pred[:, 4:6].amax(1) > conf print(x.shape) => torch.Size([1, 8000])
Syake

2023/01/26 00:42 編集

回答ありがとうございます。 おっしゃる通り上の処理をnumpyのamaxに変換して実行したところ、[1,8000]になるのですが、元のプログラムの戻り値はx.shape=(38(固定), 18~20(変動))となります。 このコードの基はYOLOのNMSの一部なのですが、ドキュメントでは以下の通りになっています。 prediction (torch.Tensor): A tensor of shape (batch_size, num_boxes, num_classes + 4 + num_masks) # 今回の行に渡される時点では (batch_size, num_classes + 4 + num_masks , num_boxes) となっています。 ここでbatch=1 / numbox=32 / numclass=2 / nummask=left になります。 ここで、 pred.shape = (1,38,8400) xc = prediction[:, 4:6].amax(1) > conf_thres xcの戻り値のshapeは32,18~20となっています。 np.amaxとtorch.amaxはドキュメントを読む限りでは似た動きですが、何か見落としているのでしょうか。 よろしくお願いいたします。

回答1

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自己解決

predのshapeを変えてみたところうまくいきました。

投稿2023/01/26 01:43

Syake

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