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、テンソルを結合する際の条件について詳しく解説します。
torch.cat 関数の基本的な使い方
torch.cat の基本構文は以下の通りです。
torch.cat(tensors, dim=0)
tensors: 結合するテンソルのリスト（例:[tensor1, tensor2, tensor3]）dim: 結合する軸（デフォルトはdim=0、すなわち第0軸に沿って結合）
例えば、2つのテンソルを第0軸に沿って結合する場合、次のように記述します。
import torch tensor1 = torch.randn(2, 3) tensor2 = torch.randn(2, 3) result = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=0) # 第0軸に沿って結合 print(result.shape) # 出力: (4, 3)
torch.cat で結合するための条件
torch.cat 関数を使ってテンソルを結合するには、以下の条件を満たす必要があります。
条件1: テンソルの次元数が同じであること
結合するテンソルはすべて同じ次元数でなければなりません。例えば、形状が (3, 4, 5) のテンソル同士は結合可能ですが、形状が (3, 4) のテンソルは次元数が異なるため結合できません。
条件2: 指定された結合軸以外のサイズが一致すること
指定した結合軸（dim）以外の軸のサイズは一致している必要があります。例えば、dim=0 で結合する場合、以下のようなテンソルは結合可能です。
# 例: dim=0 で結合可能なテンソル tensor1 = torch.randn(2, 3, 4) tensor2 = torch.randn(3, 3, 4)
ここでは、dim=0（第0軸）以外の軸（第1軸と第2軸）のサイズが 3 と 4 で一致しているため結合可能です。
結合できない場合の例
以下は、torch.cat で結合できない例です。
例1: 次元数が異なる場合
次元数が異なるテンソル同士は結合できません。
tensor1 = torch.randn(2, 3, 4) tensor2 = torch.randn(3, 4) # エラー発生: 次元数が異なるため result = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=0)
例2: 指定した軸以外のサイズが異なる場合
指定した軸以外のサイズが一致しない場合も結合できません。
tensor1 = torch.randn(2, 3, 4) tensor2 = torch.randn(2, 4, 4) # エラー発生: 第1軸（dim=1）が異なるため result = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=1)
まとめ
torch.cat 関数を使用する際には、テンソルの次元数が同じであること、そして指定した結合軸以外のサイズが一致していることが条件です。この2つの条件が満たされることで、torch.cat を用いた効率的なテンソル結合が可能になります。多次元データを扱う際には、これらの条件を把握しておくことで効果的なテンソル操作が可能です。
PyTorchでのテンソル操作の理解は、深層学習やデータ処理の効率を高める上で非常に重要です。
