【初心者向け】 PyTorchで同じ乱数列を生成する方法： torch.Generator.set_state() の使い方

PyTorchの乱数生成におけるtorch.Generator.set_state()

torch.Generator.set_state()は、このGeneratorの状態を復元するために使用されます。

Generatorは、乱数生成アルゴリズムの状態を保持するオブジェクトです。

PyTorchでは、CPUとGPUそれぞれにデフォルトのGeneratorが用意されています。

さらに、torch.Generator()を呼び出すことで、新しいGeneratorを作成することができます。

torch.Generator.set_state()は、指定された状態に基づいて、Generatorの状態を復元します。

この関数は、以下の2つの目的で使用されます。

乱数生成の再現性

Generatorの状態を保存しておけば、後から同じ状態を復元することで、同じ乱数列を生成することができます。

これは、デバッグや、学習済みモデルの推論を行う際に、再現性を確保するために重要です。

異なるデバイス間での乱数生成の同期

CPUとGPUなど、異なるデバイス間で同じ乱数列を生成したい場合、Generatorの状態を共有することで実現できます。

torch.Generator.set_state()は以下の引数を受け取ります。

• generator: 状態を設定したいGeneratorオブジェクト
• state: 復元したい状態を表すtorch.ByteTensor

stateは、torch.Generator.get_state()によって取得することができます。

# CPUのデフォルトGeneratorの状態を取得
cpu_state = torch.get_default_generator().get_state()

# GPUのデフォルトGeneratorにCPUの状態を設定
gpu_generator = torch.cuda.default_generator()
gpu_generator.set_state(cpu_state)

まとめ

torch.Generator.set_state()は、PyTorchにおける乱数生成の再現性と効率性を確保するために重要な役割を果たします。

この関数を理解することで、より高度なランダム化処理を行うことができます。

PyTorchのtorch.Generator.set_state()を使ったサンプルコード

乱数生成の再現性

import torch

# 乱数生成のシードを設定
torch.manual_seed(1234)

# デフォルトのGeneratorを使って乱数を生成
default_generator = torch.get_default_generator()
rand1 = default_generator.uniform_()

# Generatorの状態を保存
state = default_generator.get_state()

# 新しいGeneratorを作成
new_generator = torch.Generator()

# 保存した状態を新しいGeneratorに設定
new_generator.set_state(state)

# 新しいGeneratorを使って乱数を生成
rand2 = new_generator.uniform_()

# rand1とrand2は同じ値になる
print(rand1, rand2)

異なるデバイス間での乱数生成の同期

import torch

# CPUとGPUのデフォルトGeneratorを取得
cpu_generator = torch.get_default_generator()
gpu_generator = torch.cuda.default_generator()

# CPUのGeneratorの状態を取得
cpu_state = cpu_generator.get_state()

# GPUのGeneratorにCPUの状態を設定
gpu_generator.set_state(cpu_state)

# CPUとGPUで乱数を生成
cpu_rand = cpu_generator.uniform_()
gpu_rand = gpu_generator.uniform_()

# cpu_randとgpu_randは同じ値になる
print(cpu_rand, gpu_rand)

複数のGeneratorを同期させる

import torch

# 3つのGeneratorを作成
generator1 = torch.Generator()
generator2 = torch.Generator()
generator3 = torch.Generator()

# 最初のGeneratorの状態を取得
state = generator1.get_state()

# 他の2つのGeneratorに同じ状態を設定
generator2.set_state(state)
generator3.set_state(state)

# 3つのGeneratorを使って乱数を生成
rand1 = generator1.uniform_()
rand2 = generator2.uniform_()
rand3 = generator3.uniform_()

# rand1, rand2, rand3は同じ値になる
print(rand1, rand2, rand3)

• 特定の範囲の乱数を生成する
• 正規分布に従う乱数を生成する
• 多次元配列の乱数を生成する

これらのサンプルコードは、PyTorchのドキュメントやチュートリアルでを見つけることができます。

PyTorchのtorch.Generator.set_state()以外の方法

乱数生成シードの設定

torch.manual_seed()を使うことで、乱数生成のシードを設定することができます。

シードを同じ値に設定すると、同じ乱数列が生成されます。

# 乱数生成のシードを設定
torch.manual_seed(1234)

# 乱数を生成
rand1 = torch.rand()

# シードを同じ値に設定して、同じ乱数を生成
torch.manual_seed(1234)
rand2 = torch.rand()

# rand1とrand2は同じ値になる
print(rand1, rand2)

torch.Tensor.random_()を使う

torch.Tensorオブジェクトには、random_()というメソッドがあります。

このメソッドを使うことで、そのTensorオブジェクトに乱数を生成することができます。

# テンサーを作成
tensor = torch.randn(3, 3)

# テンサーに乱数を生成
tensor.random_()

# テンサーの内容を確認
print(tensor)

torch.distributionsモジュールには、様々な確率分布に従う乱数を生成する関数などが用意されています。

from torch.distributions import normal

# 正規分布に従う乱数を生成
distribution = normal.Normal(loc=0, scale=1)
rand = distribution.sample()

# 乱数を確認
print(rand)

その他の方法

上記以外にも、NumPyやC++などを使って乱数を生成し、PyTorchに取り込むこともできます。

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

使用方法は、目的や状況によって異なります。

まとめ

torch.Generator.set_state()は、PyTorchにおける乱数生成を制御する便利な方法の一つです。

しかし、他にも様々な方法があります。

それぞれの方法の利点と欠点を理解し、目的に合った方法を選択することが重要です。