PyTorchを使用して機械学習の開発を進める中で、Tensor
クラスの属性やメソッドの一覧が必要になることがよくあります。この記事では、Tensor
クラスの属性とメソッドを確認する3つの方法を紹介します。
1. dir()
関数を使う方法
Pythonの組み込み関数であるdir()
を使うと、指定したオブジェクトが持つ属性やメソッドの一覧を取得できます。以下のコードでは、Tensor
オブジェクトの属性とメソッドを確認しています。
import torch x = torch.arange(12) print(dir(x))
このコードを実行すると、Tensor
クラスのすべての属性とメソッドの名前がリストとして表示されます。
2. help()
関数を使う方法
Pythonのhelp()
関数を使うと、さらに詳しい情報が得られます。Tensor
クラスのドキュメント全体を出力し、各メソッドや属性の説明が含まれます。
次のように実行します:
help(torch.Tensor)
または、Tensor
オブジェクトを直接指定しても同様の結果が得られます:
help(x)
これにより、Tensor
クラスの詳細なドキュメントがコンソールに表示されます。特定のメソッドや属性について知りたい場合に便利です。
3. PyTorchの公式ドキュメントを確認する方法
PyTorchの公式ドキュメントでは、Tensor
クラスのすべてのメソッドや属性が詳細に説明されています。特に各メソッドの使い方や具体例も記載されているため、より深く理解するために公式ドキュメントを活用すると良いでしょう。
今回は最新のstable Versionのドキュメントを検索することではなくて、Pytorch Version 1.12の内容を特定しました。
公式ドキュメントはこちらからアクセスできます:PyTorch 1.12公式ドキュメント - Tensor
結論
PyTorchでTensor
クラスの属性やメソッドを確認したい場合、dir()
、help()
、公式ドキュメントの3つの方法を活用することができます。
その中に、1の方法の結果リストであるため、割と簡潔です。2と3の結果は同じですが、3はブラウザ画面になるため、関連する属性や方法のハイパーリンクがあります。
それぞれの方法を用途に応じて使い分けることで、より効率的に開発を進められるでしょう。