PyTorchのブロードキャスト機構は、異なる形状を持つテンソル同士でも、特定の条件を満たせば要素ごとに演算を行うことを可能にする便利な機能です。本記事では、ブロードキャストがどのように動作するか、どのようなルールと制限があるかについて解説し、具…

このブログでは、PyTorchのテンソル（テンソル）とNumPyのndarray（ndarray）を相互に変換する方法と、そのような変換が役立つ具体的な場面について説明します。 1. PyTorchテンソルをNumPy ndarrayに変換する方法 PyTorchのテンソルをNumPy ndarrayに変換す…

はじめに PyTorchでは、torch.zeros_likeのような関数を使うと、既存のテンソルの形状やデータ型、デバイスを簡単に引き継いだ新しいテンソルを作成できます。これらの関数は便利な反面、「シンタックスシュガー」（コードを簡潔にするための糖衣）としての…

はじめに PyTorchでテンソルを操作する際、Indexingやスライシングの結果がテンソルのコピーか、元のテンソルへの参照（ビュー）なのか、また演算結果が新しいオブジェクトとして返されるのか、インプレース演算で元のデータに直接反映されるのかなど、多く…

深層学習や機械学習で利用されるフレームワークにおいて、テンソル（多次元配列）は非常に重要な役割を担っています。これらのフレームワークでは、テンソルの形状やメモリレイアウトの定義が計算効率や理解に大きく影響します。本記事では、PyTorchとTensor…

PyTorchには、異なる形状のテンソル間で計算を行う際に便利な「ブロードキャスト機能」があります。この機能により、コードが簡潔になり、計算が効率的に行われます。本記事では、ブロードキャスト機能の紹介、意義、適用される場面、使用時の制約、さらにデ…

プログラミング言語の設計には、それぞれ異なる思想が反映されています。その一例として、PythonとJavaにおける「演算子オーバーロード（operator overloading）」に関するアプローチの違いが挙げられます。Pythonでは演算子オーバーロードが柔軟にサポート…

はじめに PyTorchでテンソルを結合する際には、torch.cat 関数が広く使用されます。この関数は指定された軸に沿って複数のテンソルを結合しますが、いくつかの前提条件を満たす必要があります。本記事では、torch.cat 関数の基本的な使い方と、テンソルを結…