【Pytorch】テンソル値の取得方法｜Tensor.item(), Tensor.tolist()

2022年12月15日2022年12月27日

PyTorchは、Python向けのオープンソースの深層学習フレームワークです。

Tensorは、PyTorchにおける基本的なデータ構造です。

Tensorは、多次元配列のようなデータ構造で、複数の要素を持つことができます。

Tensorを使うことで、様々な深層学習の計算を簡単かつ効率的に行うことができます。

Tensorの要素を取得する方法

Tensorから要素を取得するには、Tensorのインデックスを指定してアクセスする方法が一般的です。

例えば、以下のようにして3次元のTensorから2番目の要素を取得することができます。

import torch

# 3次元のTensorを作成
tensor = torch.rand(3, 3, 3)

# 2番目の要素を取得
element = tensor[1]

また、Tensorのスライスやマスクを使って、複数の要素をまとめて取得することもできます。

スライスを使った場合、Tensorのインデックスを省略した形式で指定します。例えば、以下のようにして2次元のTensorから第1列の要素を取得することができます。

import torch

# 2次元のTensorを作成
tensor = torch.rand(3, 3)

# 第1列の要素を取得
elements = tensor[:, 0]

# 取得した要素を表示
print(elements)  # tensor([0.1, 0.4, 0.7])

また、マスクを使った場合、Tensorの各要素に対してTrue/Falseの値を持つTensorを指定します。

Tensorの要素を取得する際に、Trueになっている要素のみが選択されます。

例えば、以下のようにして2次元のTensorから偶数の要素を取得することができます。

import torch

# 2次元のTensorを作成
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 偶数の要素を選択するためのTensorを作成
mask = tensor % 2 == 0

# 偶数の要素を取得
elements = tensor[mask]

# 取得した要素を表示
print(elements)  # tensor([2, 4, 6, 8])

Tensor.item()

Tensorが要素を1つだけ持っている場合、Tensor.item()を使うことでその要素を取得することができます。

以下は、Tensor.item()の使用例です。

import torch

# 1次元のTensorを作成
tensor = torch.tensor([1.0])

# Tensor.item()を使って要素を取得
element = tensor.item()

# 取得した要素を表示
print(element)  # 1.0

Tensorが要素を複数持っている場合、Tensor.item()を使うことはできません。

Tensor.item()は、Tensorが要素を1つだけ持っている場合にのみ使用できます。

Tensorが要素を複数持っている場合、以下のようにTensor.item()を使用するとエラーが発生します。

import torch

# 2次元のTensorを作成
tensor = torch.rand(3, 3)

# Tensor.item()を使用
try:
    element = tensor.item()
except ValueError as e:
    print(e)  # can't convert a tensor with more than one element to a Python scalar

Tensor.tolist()

Tensorが要素を1つだけ持っている場合、Tensor.tolist()を使うことでその要素をPythonのリスト形式で取得することができます。

以下は、Tensor.tolist()の使用例です。

import torch

# 1次元のTensorを作成
tensor = torch.tensor([1.0])

# Tensor.tolist()を使って要素を取得
element = tensor.tolist()

# 取得した要素を表示
print(element)  # [1.0]

Tensorが要素を複数持っている場合も、Tensor.tolist()を使うことで、Tensorの各要素をPythonのリスト形式で取得することができます。

以下は、Tensor.tolist()の使用例です。

import torch

# 2次元のTensorを作成
tensor = torch.rand(3, 3)

# Tensor.tolist()を使って要素を取得
element = tensor.tolist()

# 取得した要素を表示
print(element)  # [[0.3, 0.4, 0.5], [0.6, 0.7, 0.8], [0.9, 1.0, 1.1]]