PyTorchの torch.Generator.get_state() ：乱数生成器の状態を操る魔法

PyTorch の torch.Generator.get_state()

概要

詳細

torch.Generator.get_state() は、torch.ByteTensor 型のテンソルを返します。このテンソルには、乱数生成器の状態に関する情報がエンコードされています。

このテンソルを保存するには、torch.save() や pickle などの方法を使用できます。後で復元するには、torch.load() や pickle.load() などの方法を使用し、torch.Generator.set_state() 関数に渡します。

例

# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()

# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()

# 状態を保存
torch.save(state, "state.pt")

# 別の場所で状態を復元
generator2 = torch.Generator()
generator2.set_state(torch.load("state.pt"))

# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)

print(a)
print(b)

このコードは、同じ乱数列を a と b に生成します。

注意点

torch.Generator.get_state() は、CPU と GPU 上の乱数生成器の状態を取得するために使用できます。ただし、GPU 上の乱数生成器の状態を取得するには、CUDA がインストールされている必要があります。

torch.Generator.get_state() のサンプルコード

再現性のある研究

import torch

# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()

# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()

# 実験を実行
for i in range(10):
    # 同じ乱数列を使って実験を実行
    a = torch.rand(10, generator=generator)
    # ...

# 結果を保存
results = ...

# 状態を保存
torch.save(state, "state.pt")

# 別の場所で結果を検証
results2 = ...

# 結果を比較
if results != results2:
    raise ValueError("Results are not the same")

このコードは、同じ乱数列を使って実験を 10 回実行します。実験の結果は results に保存されます。その後、torch.Generator.get_state() を使って乱数生成器の状態を保存します。

別の場所で、torch.load() を使って状態を復元し、同じ実験を実行します。結果は results2 に保存されます。最後に、results と results2 を比較して、同じかどうかを確認します。

複数のプロセスで同じ乱数列を生成

この例では、torch.Generator.get_state() を使って、複数のプロセスで同じ乱数列を生成します。

import torch
import multiprocessing

# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()

# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()

def worker(i):
    # 状態を復元
    generator2 = torch.Generator()
    generator2.set_state(state)

    # 同じ乱数列を使って処理を実行
    a = torch.rand(10, generator=generator2)
    # ...

# マルチプロセスで処理を実行
with multiprocessing.Pool() as pool:
    results = pool.map(worker, range(10))

# 結果を保存
results = ...

このコードは、10 個のプロセスを起動して、同じ乱数列を使って処理を実行します。処理結果は results に保存されます。

カスタム乱数生成器

この例では、torch.Generator.get_state() を使って、カスタム乱数生成器を作成します。

import torch

class MyGenerator(torch.Generator):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 独自の乱数生成アルゴリズムを実装

# 乱数生成器を作成
generator = MyGenerator()

# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()

# 状態を復元
generator2 = MyGenerator()
generator2.set_state(state)

# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)

print(a)
print(b)

このコードは、MyGenerator というクラスを定義し、torch.Generator から継承します。MyGenerator クラスは、独自の乱数生成アルゴリズムを実装します。

torch.Generator.get_state() を使って、MyGenerator インスタンスの状態を取得し、別の MyGenerator インスタンスに復元します。両方のインスタンスは、同じ乱数列を生成します。

torch.Generator.get_state() 以外の方法

手動で状態を保存

torch.Generator クラスには、seed() と manual_seed() という 2 つのメソッドがあります。これらのメソッドを使って、乱数生成器の状態を手動で保存 and 復元することができます。

# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()

# 乱数生成器の状態を取得
seed = generator.seed()

# 状態を保存
seed_str = str(seed)

# 別の場所で状態を復元
generator2 = torch.Generator()
generator2.manual_seed(int(seed_str))

# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)

print(a)
print(b)

このコードは、seed() メソッドを使って乱数生成器の状態を取得し、manual_seed() メソッドを使って別の乱数生成器に復元します。

torch.jit.save() and torch.jit.load()

torch.jit モジュールには、torch.jit.save() と torch.jit.load() という 2 つの関数があります。これらの関数を使って、乱数生成器の状態を含むトレースされたモジュールを保存 and 復元することができます。

import torch
import torch.jit

# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()

# トレースされたモジュールを作成
module = torch.jit.trace(lambda: torch.rand(10, generator=generator))

# 状態を保存
torch.jit.save(module, "module.pt")

# 別の場所で状態を復元
module2 = torch.jit.load("module.pt")

# 同じ乱数列を生成
a = module()
b = module2()

print(a)
print(b)

このコードは、torch.jit.trace() を使ってトレースされたモジュールを作成し、torch.jit.save() を使って保存します。torch.jit.load() を使って別の場所でモジュールを復元し、() 演算子を使って実行します。

pickle モジュールを使って、乱数生成器の状態を保存 and 復元することができます。

import torch
import pickle

# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()

# 状態を保存
with open("state.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(generator, f)

# 別の場所で状態を復元
with open("state.pkl", "rb") as f:
    generator2 = pickle.load(f)

# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)

print(a)
print(b)

このコードは、pickle.dump() を使って乱数生成器の状態をファイルに保存し、pickle.load() を使って別の場所で復元します。

• 再現性のある研究では、torch.Generator.get_state() を使うのが最も簡単です。
• 複数のプロセスで同じ乱数列を生成したい場合は、torch.Generator.get_state() または手動で状態を保存する必要があります。
• カスタム乱数生成器を使いたい場合は、手動で状態を保存する必要があります。

torch.Generator.get_state() は、PyTorch の乱数生成器の状態を取得するための便利な関数です。この関数を使うことで、再現性のある研究や、複数のプロセスで同じ乱数列を生成したい場合に役立ちます。