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在 PyTorch 中,内置 torch.roll
函数只能移动具有相同偏移量的列(或行)。但我想移动具有不同偏移量的列。假设输入张量是
[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
比方说,我想偏移偏移
i
对于第 i 列。因此,预期输出是
[[1,8,6],
[4,2,9],
[7,5,3]]
这样做的一个选项是使用
torch.roll
单独移动每一列并连接它们中的每一个。但是出于有效性和代码紧凑性的考虑,我不想介绍循环结构。有没有更好的办法?
最佳答案
我对 torch.gather
的性能表示怀疑所以我用 numpy 搜索了类似的问题,找到了 this邮政。
从 NumPy 到 Pytorch 的类似解决方案
我从@Andy L 那里得到了解决方案并将其翻译成 pytorch。但是,请谨慎对待,因为我不知道 strides 是如何工作的:
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
# NumPy solution:
def custom_roll(arr, r_tup):
m = np.asarray(r_tup)
arr_roll = arr[:, [*range(arr.shape[1]),*range(arr.shape[1]-1)]].copy() #need `copy`
#print(arr_roll)
strd_0, strd_1 = arr_roll.strides
#print(strd_0, strd_1)
n = arr.shape[1]
result = as_strided(arr_roll, (*arr.shape, n), (strd_0 ,strd_1, strd_1))
return result[np.arange(arr.shape[0]), (n-m)%n]
# Translated to PyTorch
def pcustom_roll(arr, r_tup):
m = torch.tensor(r_tup)
arr_roll = arr[:, [*range(arr.shape[1]),*range(arr.shape[1]-1)]].clone() #need `copy`
#print(arr_roll)
strd_0, strd_1 = arr_roll.stride()
#print(strd_0, strd_1)
n = arr.shape[1]
result = torch.as_strided(arr_roll, (*arr.shape, n), (strd_0 ,strd_1, strd_1))
return result[torch.arange(arr.shape[0]), (n-m)%n]
这也是@Daniel M 的即插即用解决方案。
def roll_by_gather(mat,dim, shifts: torch.LongTensor):
# assumes 2D array
n_rows, n_cols = mat.shape
if dim==0:
#print(mat)
arange1 = torch.arange(n_rows).view((n_rows, 1)).repeat((1, n_cols))
#print(arange1)
arange2 = (arange1 - shifts) % n_rows
#print(arange2)
return torch.gather(mat, 0, arange2)
elif dim==1:
arange1 = torch.arange(n_cols).view(( 1,n_cols)).repeat((n_rows,1))
#print(arange1)
arange2 = (arange1 - shifts) % n_cols
#print(arange2)
return torch.gather(mat, 1, arange2)
基准测试
gather
上面的解决方案是最快的:
n_cols = 10000
n_rows = 100
shifts = torch.randint(-100,100,size=[n_rows,1])
data = torch.arange(n_rows*n_cols).reshape(n_rows,n_cols)
npdata = np.arange(n_rows*n_cols).reshape(n_rows,n_cols)
npshifts = shifts.numpy()
%timeit roll_by_gather(data,1,shifts)
%timeit pcustom_roll(data,shifts)
%timeit custom_roll(npdata,npshifts)
>> 2.41 ms ± 68.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
>> 90.4 ms ± 882 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
>> 247 ms ± 6.08 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
在 GPU 上运行代码显示了类似的结果:
%timeit roll_by_gather(data,shifts)
%timeit pcustom_roll(data,shifts)
131 µs ± 6.79 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
3.29 ms ± 46.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
(
注意 :您需要在
torch.arange(...,device='cuda:0')
方法中使用
roll_by_gather
)
关于pytorch - 如何在 PyTorch 中移动具有不同偏移量的张量中的列(或行)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66596699/
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