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# torch.Tensor の操作

## pytorch、張量、および torch.Tensor

Comfy におけるすべての核心的な数値計算は [pytorch](https://pytorch.org/) によって行われています。カスタムノードが stable diffusion の内部構造に深く関わる場合、このライブラリに精通する必要がありますが、それはこの導入文の範囲を大きく超えています。

しかし、多くのカスタムノードは画像、潜変量、マスクを操作する必要があり、これらは内部で `torch.Tensor` として表現されているため、[torch.Tensor のドキュメント](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html) をブックマークしておくとよいでしょう。

### 張量とは？

`torch.Tensor` は張量を表します。張量は、ベクトルや行列を任意の次元数に一般化した数学的な概念です。張量の *秩*（rank）はそれが持つ次元の数であり（つまりベクトルは *秩* 1、行列は *秩* 2）、*形状*（shape）は各次元のサイズを記述します。

したがって、RGB 画像（高さ H、幅 W）は、3 つの配列（各色チャンネルごとに 1 つ）であり、それぞれが H x W であるため、*形状* `[H,W,3]` の張量として表現できると考えられます。Comfy では、画像はほぼ常にバッチとして扱われます（バッチに画像が 1 枚しか含まれていない場合でも）。`torch` は常にバッチ次元を最初に配置するため、Comfy の画像の *形状* は `[B,H,W,3]` となり、通常は C をチャンネル（Channels）を表すものとして `[B,H,W,C]` と記述されます。

### squeeze、unsqueeze、および reshape

張量の次元のサイズが 1 である場合（縮退次元と呼ばれます）、その次元を削除した張量と同じものとなります（バッチに画像が 1 枚しかない場合は、単なる画像です）。このような縮退次元を削除することを squeezing（スクイーズ）と呼び、挿入することを unsqueezing（アンスクイーズ）と呼びます。

<Warning>一部の torch コードやカスタムノードの作者は、次元が縮退している場合に squeezed された張量を返すことがあります——例えばバッチにメンバーが 1 つしかない場合などです。これはバグの一般的な原因となります！</Warning>

同じデータを異なる形状で表現することを reshape（リシェイプ）と呼びます。これには多くの場合、基礎となるデータ構造を知る必要があるため、注意して扱ってください！

### 重要な記法

`torch.Tensor` は、ほとんどの Python のスライス記法、イテレーション、以及其他常见的类列表操作 (その他の一般的なリストのような操作) をサポートしています。張量には `.shape` 属性もあり、サイズを `torch.Size` として返します（これは `tuple` のサブクラスであり、そのように扱えます）。

他にも、よく目にする重要な記法がいくつかあります（これらのいくつかは標準的な Python の記法としてはあまり一般的ではありませんが、張量を扱う際には非常に頻繁に見られます）

* `torch.Tensor` はスライス記法において `None` を使用して、サイズ 1 の次元の挿入を示すことができます。
* `:` は張量をスライスする際によく使用されます。これは単に「次元全体を保持する」ことを意味します。Python の `a[start:end]` を使用するようなものですが、開始点と終点を省略した形です。
* `...` は「指定されていない数の次元全体」を表します。したがって、`a[0, ...]` は次元の数に関係なく、バッチから最初のアイテムを抽出します。
* 形状の受け渡しを必要とするメソッドでは、しばしば次元の `tuple` として渡され、その中で単一の次元にサイズ `-1` を指定できます。これは、この次元のサイズがデータの総サイズに基づいて計算されるべきであることを示します。

```python theme={null}
>>> a = torch.Tensor((1,2))
>>> a.shape
torch.Size([2])
>>> a[:,None].shape 
torch.Size([2, 1])
>>> a.reshape((1,-1)).shape
torch.Size([1, 2])
```

### 要素ごとの操作

`torch.Tensor` における多くの二項演算（'+', '-', '\*', '/'、'==' などを含む）は要素ごとに適用されます（各要素に独立して適用されます）。オペランドは、同じ形状の 2 つの張量 *または* 張量とスカラーの *いずれか* でなければなりません。したがって：

```python theme={null}
>>> import torch
>>> a = torch.Tensor((1,2))
>>> b = torch.Tensor((3,2))
>>> a*b
tensor([3., 4.])
>>> a/b
tensor([0.3333, 1.0000])
>>> a==b
tensor([False,  True])
>>> a==1
tensor([ True, False])
>>> c = torch.Tensor((3,2,1)) 
>>> a==c
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0
```

### 張量の真偽値

<Warning>張量の「真偽値（truthiness）」は Python リストのそれと同じではありません。</Warning>

Python リストの真偽値については馴染みがあるかもしれません。空でないリストは `True`、`None` または `[]` は `False` となります。対照的に、`torch.Tensor`（要素が 2 つ以上ある場合）には定義された真偽値がありません。代わりに、`.all()` または `.any()` を使用して要素ごとの真偽値を結合する必要があります：

```python theme={null}
>>> a = torch.Tensor((1,2))
>>> print("yes" if a else "no")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous
>>> a.all()
tensor(False)
>>> a.any()
tensor(True)
```

これはつまり、張量変数が設定されているかどうかを判定するには、`if a:` ではなく `if a is not None:` を使用する必要があることを意味します。