ChatGPTにlibtorchでのテンソル正規化について質問してみた

AI C++ ChatGPT libtorch

　ChatGPTにlibtorchでテンソルの正規化について質問してみた。
　質問文に対して少しズレた答えである上に、テンソルの割り算部分で形状に互換性がなく、エラーの出るコードが返ってきた。
　やはり鵜呑みには出来ないが、エラー箇所を具体的にChatGPTがわかるように質問すると割りと有用な修正のための答えが返ってくる。

You
Libtorchで二種類のスケールを持つ入力を正規化する前処理は？
ChatGPT
二種類のスケールを持つ入力を正規化する前処理には、通常、以下の手順が含まれます。

各入力チャンネルごとに異なる平均と標準偏差を使用して各チャンネルを正規化します。
各チャンネルの値を所定の範囲にクリッピングします（たとえば、0から1の範囲）。
以下は、二種類のスケールを持つ入力を正規化するための基本的なC++のコード例です。
#include <torch/torch.h>

// 二種類のスケールを持つ入力を正規化する関数
torch::Tensor normalizeInput(torch::Tensor input) {
    // 平均と標準偏差を計算する（各チャンネルごと）
    torch::Tensor mean = input.mean({2, 3}, true);
    torch::Tensor std = input.std({2, 3}, true);

    // 各チャンネルごとに正規化する
    input = (input - mean) / std;

    // 各チャンネルの値をクリッピングする（0から1の範囲に）
    input = torch::clamp(input, 0, 1);

    return input;
}

int main() {
    // 入力テンソルの準備（仮のデータ）
    torch::Tensor input = torch::randn({1, 3, 256, 256});

    // 入力を正規化する
    torch::Tensor normalized_input = normalizeInput(input);

    return 0;
}

この例では、normalizeInput関数が入力テンソルを正規化するために使用されています。入力テンソルがtorch::Tensorとして与えられ、各チャンネルごとの平均と標準偏差が計算され、入力がそれらで正規化されます。最後に、入力が0から1の範囲にクリッピングされます。

　上のコードでは割り算でエラーが出るので、再度質問する。具体的に質問する点が重要。

You
libtorchでCPUFloatType{1,2,1,1}をCPUFloatType{2}で割るには？
ChatGPT
Libtorchでは、テンソル同士の割り算を行う際には、ブロードキャスト（Broadcasting）を使用して形状を合わせる必要があります。CPUFloatType{1,2,1,1}とCPUFloatType{2}という形状を持つテンソル同士を割り算する場合、CPUFloatType{2}をCPUFloatType{1,1,1,2}にブロードキャストすることで、形状を一致させることができます。

以下は、Libtorchを使用してCPUFloatType{1,2,1,1}をCPUFloatType{2}で割る例です。
#include <torch/torch.h>

int main() {
    // 分子となるテンソルを作成（形状: {1, 2, 1, 1}）
    torch::Tensor tensor1 = torch::ones({1, 2, 1, 1}, torch::kFloat32);
    // 分母となるテンソルを作成（形状: {2}）
    torch::Tensor tensor2 = torch::ones({2}, torch::kFloat32) * 2;

    // 分母の形状を分子と同じにするためにブロードキャストする
    tensor2 = tensor2.unsqueeze(0).unsqueeze(2).unsqueeze(3);  // 形状を {1, 1, 1, 2} に変更

    // テンソルの割り算
    torch::Tensor result = tensor1 / tensor2;

    // 結果の表示
    std::cout << "Result Tensor:" << std::endl;
    std::cout << result << std::endl;

    return 0;
}

このコードでは、unsqueeze関数を使用してCPUFloatType{2}のテンソルをCPUFloatType{1,1,1,2}にブロードキャストし、それから割り算を行っています。これにより、テンソル同士の形状を一致させて割り算を行うことができます。

　この答えも、形状変更後のテンソルの形状が異なっている気がする。ソースコードでやっている事の説明とは異なるからだ。


　結果として、以下の様に割るテンソルの形状をブロードキャストしてやることで所望の結果が得られる。

torch::Tensor in = torch::rand({ 1,2,3,3 });
torch::Tensor mean = in.mean({ 0,2,3 }, true);// CPUFloatType{1,2,1,1}
torch::Tensor sd = in.std({ 0,2,3 }, false);// CPUFloatType{2}
sd = sd.unsqueeze(0).unsqueeze(2).unsqueeze(3);// broadcast to CPUFloatType{1,2,1,1}
in = (in - mean) / sd;
in = torch::clamp(in, 0, 1);