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"""
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以下に記述されている関数のコメントはリファクタリング時に GPT-4 に生成させたもので、
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コードと完全に一致している保証はない。あくまで参考程度とすること。
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"""
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from typing import Any
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import numba
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import torch
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from numpy import float32, int32, zeros
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def maximum_path(neg_cent: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
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"""
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与えられた負の中心とマスクを使用して最大パスを計算する
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Args:
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neg_cent (torch.Tensor): 負の中心を表すテンソル
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mask (torch.Tensor): マスクを表すテンソル
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Returns:
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Tensor: 計算された最大パスを表すテンソル
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"""
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device = neg_cent.device
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dtype = neg_cent.dtype
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neg_cent = neg_cent.data.cpu().numpy().astype(float32)
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path = zeros(neg_cent.shape, dtype=int32)
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t_t_max = mask.sum(1)[:, 0].data.cpu().numpy().astype(int32)
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t_s_max = mask.sum(2)[:, 0].data.cpu().numpy().astype(int32)
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__maximum_path_jit(path, neg_cent, t_t_max, t_s_max)
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return torch.from_numpy(path).to(device=device, dtype=dtype)
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@numba.jit(
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numba.void(
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numba.int32[:, :, ::1],
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numba.float32[:, :, ::1],
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numba.int32[::1],
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numba.int32[::1],
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),
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nopython=True,
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nogil=True,
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)
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def __maximum_path_jit(paths: Any, values: Any, t_ys: Any, t_xs: Any) -> None:
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"""
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与えられたパス、値、およびターゲットの y と x 座標を使用して JIT で最大パスを計算する
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Args:
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paths: 計算されたパスを格納するための整数型の 3 次元配列
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values: 値を格納するための浮動小数点型の 3 次元配列
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t_ys: ターゲットの y 座標を格納するための整数型の 1 次元配列
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t_xs: ターゲットの x 座標を格納するための整数型の 1 次元配列
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"""
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b = paths.shape[0]
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max_neg_val = -1e9
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for i in range(int(b)):
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path = paths[i]
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value = values[i]
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t_y = t_ys[i]
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t_x = t_xs[i]
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v_prev = v_cur = 0.0
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index = t_x - 1
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for y in range(t_y):
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for x in range(max(0, t_x + y - t_y), min(t_x, y + 1)):
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if x == y:
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v_cur = max_neg_val
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else:
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v_cur = value[y - 1, x]
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if x == 0:
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if y == 0:
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v_prev = 0.0
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else:
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v_prev = max_neg_val
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|
else:
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v_prev = value[y - 1, x - 1]
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value[y, x] += max(v_prev, v_cur)
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for y in range(t_y - 1, -1, -1):
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path[y, index] = 1
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if index != 0 and (
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index == y or value[y - 1, index] < value[y - 1, index - 1]
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):
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index = index - 1
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