【100 PyTorch exercises】 PyTorchを学ぼう 入門編 31～35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

31. How to ignore all numpy warnings (not recommended)? (★☆☆)

「すべてのNumpyの警告を無視してください (非推奨)」

PyTorch

PyTorchで警告を無視する方法を見つけることができませんでした。

Numpy

defaults = np.seterr(all="ignore")
Z = np.ones(1) / 0

# Back to sanity
_ = np.seterr(**defaults)

# Equivalently with a context manager
with np.errstate(all="ignore"):
    np.arange(3) / 0

32. Is the following expressions true? (★☆☆)

「次の式がTrueになるか確認してください」

np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)

PyTorch

torch.sqrt(torch.tensor(-1)) == torch.sqrt(torch.tensor(-1, dtype=torch.cfloat))

# Output
tensor(False)

Numpy

python np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)

# Output
False

33. How to get the dates of yesterday, today and tomorrow? (★☆☆)

「昨日、今日、明日の日付を取得してください」

PyTorch

PyTorchでdatetime型の操作を見つけることができませんでした。

Numpy

yesterday = np.datetime64('today') - np.timedelta64(1)
today = np.datetime64('today')
tomorrow  = np.datetime64('today') + np.timedelta64(1)

34. How to get all the dates corresponding to the month of July 2016? (★★☆)

「2016年8月のすべての日付を取得してください」

PyTorch

PyTorchでdatetime型の操作を見つけることができませんでした。

Numpy

Z = np.arange('2016-07', '2016-08', dtype='datetime64[D]')
print(Z)

# Output
['2016-07-01' '2016-07-02' '2016-07-03' '2016-07-04' '2016-07-05'
 '2016-07-06' '2016-07-07' '2016-07-08' '2016-07-09' '2016-07-10'
 '2016-07-11' '2016-07-12' '2016-07-13' '2016-07-14' '2016-07-15'
 '2016-07-16' '2016-07-17' '2016-07-18' '2016-07-19' '2016-07-20'
 '2016-07-21' '2016-07-22' '2016-07-23' '2016-07-24' '2016-07-25'
 '2016-07-26' '2016-07-27' '2016-07-28' '2016-07-29' '2016-07-30'
 '2016-07-31']

35. How to compute ((A+B)*(-A/2)) in place (without copy)? (★★☆)

「コピーを使用せずに、((A+B)*(-A/2))を計算してください」

PyTorch

A = torch.ones(3) * 1
B = torch.ones(3) * 2

torch.add(A, B, out=B)
torch.divide(A, torch.tensor(2), out=A)
torch.negative(A, out=A)
torch.multiply(A, B, out=A)

# Output
tensor([-1.5000, -1.5000, -1.5000])

Numpy

A = np.ones(3)*1
B = np.ones(3)*2
np.add(A,B,out=B)
np.divide(A,2,out=A)
np.negative(A,out=A)
np.multiply(A,B,out=A)

# Output
array([-1.5, -1.5, -1.5])

リンク

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