【100 PyTorch exercises】 PyTorchを学ぼう 入門編 26～30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

26. What is the output of the following script? (★☆☆)

「次のスクリプトで出力される結果を確認してください」

PyTorch

print(sum(range(5), -1))

print(torch.sum(torch.tensor(range(5)), -1))

# Output
9
tensor(10)

Numpy

print(sum(range(5), -1))

print(np.sum(range(5), -1))

# Output
9
10

27. Consider an integer vector Z, which of these expressions are legal? (★☆☆)

「整数ベクトルZに対して、有効な式は選んでください」

Z ** Z
2 << Z >> 2
Z <- Z
1j * Z
Z / 1 / 1
Z < Z > Z

PyTorchの場合は数値比較の際に、Tensor型に変えています。

PyTorch

Z**Z
torch.tensor(2) << Z >> torch.tensor(2)
Z <- Z
1j * Z
Z / 1 / 1
Z < Z > Z

Numpy

Z ** Z
2 << Z >> 2
Z <- Z
1j * Z
Z / 1 / 1
Z < Z > Z

28. What are the result of the following expressions?

「次に式の結果を確認してください」

np.array(0) / np.array(0)
np.array(0) // np.array(0)
np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)

PyTorchの場合はTensor型に変更しています。

PyTorch

print(torch.tensor(0) / torch.tensor(0))
print(torch.tensor(0) // torch.tensor(0))
print(torch.tensor([float('nan')]).to(torch.int32).to(torch.float64))

# Output
tensor(nan)
# 例外発生 RuntimeError: ZeroDivisionError
tensor([-2.1475e+09], dtype=torch.float64)

Numpy

print(np.array(0) / np.array(0))
print(np.array(0) // np.array(0))
print(np.array([np.nan]).astype(int).astype(float))

# Output
nan
0
[-2.14748365e+09]

29. How to round away from zero a float array ? (★☆☆)

「浮動小数点配列をゼロ以下を丸めてください」

PyTorch

Z = torch.distributions.uniform.Uniform(-10, 10).sample([10])

print(torch.copysign(torch.ceil(torch.abs(Z)), Z))
print(torch.where(Z > 0, torch.ceil(Z), torch.floor(Z)))

# Output
tensor([  3.,   8.,  -2.,  10.,  -8., -10., -10.,   1.,   2.,  -6.])
tensor([  3.,   8.,  -2.,  10.,  -8., -10., -10.,   1.,   2.,  -6.])

Numpy

Z = np.random.uniform(-10, +10, 10)

print(np.copysign(np.ceil(np.abs(Z)), Z))
print(np.where(Z > 0, np.ceil(Z), np.floor(Z)))

# Output
[ -8.  -6. -10.   3.   6.  -8.  -9.   2.  -8.   1.]
[ -8.  -6. -10.   3.   6.  -8.  -9.   2.  -8.   1.]

30. How to find common values between two arrays? (★☆☆)

「二つの配列同士で共通の値を見つけてください」

PyTorch

PyTorchにintersection1d関数が見つからなかったので、Numpyのintersection1d関数を使用しています。

Z1 = torch.randint(low=0, high=10, size=(10, ))
Z2 = torch.randint(low=0, high=10, size=(10, ))

print(torch.tensor(np.intersect1d(Z1, Z2)))

# Output
tensor([4, 6, 8])

Numpy

Z1 = np.random.randint(0, 10, 10)
Z2 = np.random.randint(0, 10, 10)

print(np.intersect1d(Z1, Z2))

# Output
[2 3 6 8 9]

リンク

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