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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。

Python

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である区間からある区間までの話を計算したい

tanhxyx

総合スコア4

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投稿2023/03/21 09:28

編集2023/03/21 09:31

実現したいこと

ある配列data(mxd)とインデックス(n)が存在します.
indexはcumsum方式になっています. これはcsr_matrixのdataとindptrと同じです.

例えばdataはm=10, d=1とし[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]とします.
indexはi番目の要素がdataの何番目までかを示します.
例えばn=4のとき[0, 3, 5, 10]のようになっています. これは 出力の要素が3つあり, 1番目の要素が0から2まで, 2番目の要素が3から4まで, 3番目の要素が5から9までの要素を足し合わせることを指します.
よって出力は[6(1+2+3), 9(4+5), 40(6+7+8+9+10)]となります.

これをpytorchで計算したいのですが良い計算方法はないでしょうか. よろしくお願いします.

該当のソースコード

普通に実装すると以下のようになるのですがfor文を使わず関数で綺麗に書けないでしょうか

python

1out = torch.zeros((index.size(0)-1, data.size(1)) 2for i in range(index.size(0)-1): 3 out[i] = torch.mean(data[index[i]:index[i+1], dim=0)

python

1out = torch.zeros((index.size(0)-1, data.size(1)) 2target = torch.zeros_like(index) 3for i in range(index.size(0)-1): 4 target[index[i]:index[i+1]]=i 5out = torch_scatter.scatter(data, target, out=out, dim=0, reduce='mean')

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python 3.10
pytorch 2.0.9

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ベストアンサー

for文を使わず関数で綺麗に書けないでしょうか

綺麗とは言えませんが、とりあえず torch.tensor_split()torch.Tensor.expand() を使ってみました。

python

1import torch 2 3index = torch.tensor([0, 3, 5, 10]) 4data= torch.tensor([[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]], dtype=torch.float) 5out = torch.cat([torch.sum(i, -1).reshape(-1, i.size(0)) 6 for i in torch.tensor_split(data[None, :] if data.dim() == 1 else data, index, -1) 7 if len(torch.flatten(i))]).T 8print(out) 9 10# tensor([[ 6., 9., 40.], 11# [27., 13., 15.]])

投稿2023/03/21 11:05

編集2023/03/21 12:55
melian

総合スコア19427

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tanhxyx

2023/03/21 12:03

わかりにくくて恐縮ですが二次元の時は data= [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]] index=[0, 3, 5, 10] の時 out= [[6, 9, 40], [27, 13,15] になります
melian

2023/03/21 12:57

回答を書き換えてみましたが、、よけいに複雑になってしまいました。for ループの方がよいかもしれません。
tanhxyx

2023/04/02 08:15

回答ありがとうございます。いつも助かります.
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