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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、
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。
"""
from typing import Any
import numba
import torch
from numpy import float32, int32, zeros
def maximum_path(neg_cent: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
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
Args:
neg_cent (torch.Tensor): 負の中心を表すテンソル
mask (torch.Tensor): マスクを表すテンソル
Returns:
Tensor: 計算された最大パスを表すテンソル
"""
device = neg_cent.device
dtype = neg_cent.dtype
neg_cent = neg_cent.data.cpu().numpy().astype(float32)
path = zeros(neg_cent.shape, dtype=int32)
t_t_max = mask.sum(1)[:, 0].data.cpu().numpy().astype(int32)
t_s_max = mask.sum(2)[:, 0].data.cpu().numpy().astype(int32)
__maximum_path_jit(path, neg_cent, t_t_max, t_s_max)
return torch.from_numpy(path).to(device=device, dtype=dtype)
@numba.jit(
numba.void(
numba.int32[:, :, ::1],
numba.float32[:, :, ::1],
numba.int32[::1],
numba.int32[::1],
),
nopython=True,
nogil=True,
) # type: ignore
def __maximum_path_jit(paths: Any, values: Any, t_ys: Any, t_xs: Any) -> None:
"""
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
Args:
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
values: 値を格納するための浮動小数点型の 3 次元配列
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
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
"""
b = paths.shape[0]
max_neg_val = -1e9
for i in range(int(b)):
path = paths[i]
value = values[i]
t_y = t_ys[i]
t_x = t_xs[i]
v_prev = v_cur = 0.0
index = t_x - 1
for y in range(t_y):
for x in range(max(0, t_x + y - t_y), min(t_x, y + 1)):
if x == y:
v_cur = max_neg_val
else:
v_cur = value[y - 1, x]
if x == 0:
if y == 0:
v_prev = 0.0
else:
v_prev = max_neg_val
else:
v_prev = value[y - 1, x - 1]
value[y, x] += max(v_prev, v_cur)
for y in range(t_y - 1, -1, -1):
path[y, index] = 1
if index != 0 and (
index == y or value[y - 1, index] < value[y - 1, index - 1]
):
index = index - 1
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