【100 PyTorch exercises】 PyTorchを学ぼう 入門編 6～10問目

PyTorchの操作方法はNumpyの操作方法と似ています。

そのためNumpyが使用できれば同じような操作方法でPyTrochも扱えるという学習コストの低さが一つのメリットといえます。

しかし、多少の差異はどうしても存在します。

そこで、Numpyの練習に非常に役立つ「100 numpy exercises 」をPyTorchで書き換えることによって、PyTorchの操作方法を学ぶのと同時にNumpyとの類似点や相違点を学んでいきたいと思います。

github.com

PyTorchのコードだけでなくNumpyのコードもあわせて紹介していきます。

別記事に他の問題の解法も書いています。

次のリンクにまとめているので、他の問題もあわせて参考にしていただければと思います。

venoda.hatenablog.com

6. Create a null vector of size 10 but the fifth value which is 1 (★☆☆)

「サイズが10の要素がすべて0で、5つ目の要素が1の配列を作成してください」

PyTorch

Z = torch.zeros(10)
Z[4] = 1
print(Z)

# Output

tensor([0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.])

Numpy

Z = np.zeros(10)
Z[4] = 1
print(Z)

# Output
[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]

7. Create a vector with values ranging from 10 to 49 (★☆☆)

「10から49の範囲の値を持つベクトルを作成してください」

PyTorch

Z = torch.arange(10, 50)
print(Z)

# Output
tensor([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27,
        28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45,
        46, 47, 48, 49])

Numpy

Z = np.arange(10,50)
print(Z)

# Output
[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]

8. Reverse a vector (first element becomes last) (★☆☆)

「配列を逆順にしてください (最初の要素が最後になるように)」

PyTorch

Z = torch.arange(50)
Z = torch.flip(Z, (-1, ))
print(Z)

# Output
tensor([49, 48, 47, 46, 45, 44, 43, 42, 41, 40, 39, 38, 37, 36, 35, 34, 33, 32,
        31, 30, 29, 28, 27, 26, 25, 24, 23, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15, 14,
        13, 12, 11, 10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2,  1,  0])

Numpy

Z = np.arange(50)
Z = Z[::-1]
print(Z)

# Output
[49 48 47 46 45 44 43 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26
 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10  9  8  7  6  5  4  3  2
  1  0]

9. Create a 3x3 matrix with values ranging from 0 to 8 (★☆☆)

「要素が0～8の3行3列の配列を作成してください」

PyTorch

Z = torch.arange(9).view(3, 3)
print(Z)

# Output
tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5],
        [6, 7, 8]])

Numpy

Z = np.arange(9).reshape(3, 3)
print(Z)

# Output
[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]

10. Find indices of non-zero elements from [1,2,0,0,4,0] (★☆☆)

「[1,2,0,0,4,0]という配列から0でない要素のインデックスを取得してください」

PyTorch

Z = torch.nonzero(torch.tensor([1, 2, 0, 0, 4, 0]), as_tuple=True)
print(Z)

# Output
(tensor([0, 1, 4]),)

Numpy

nz = np.nonzero([1, 2, 0, 0, 4, 0])
print(nz)

# Output
(array([0, 1, 4], dtype=int64),)

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