PyTorch開発者必見：torch.QUInt8Storageを使いこなしてパフォーマンス向上

PyTorch Storage: torch.QUInt8Storage プログラミング解説

torch.QUInt8Storage の概要

• 8 ビット符号なし整数型データ (uint8) を格納
• CPU と GPU 上で利用可能
• 量子化されたモデルとテンソルのメモリ使用量と計算コストを削減
• PyTorch の torch.Storage クラスを継承

主な機能

• データ格納: torch.QUInt8Storage.new_empty(nbytes) や torch.QUInt8Storage.from_buffer(buffer) など、さまざまな方法でデータを格納できます。
• データ操作: torch.QUInt8Storage.fill_(value) や torch.QUInt8Storage.copy_(source) などのメソッドを使用して、データを操作できます。
• テンソルへの変換: torch.QUInt8Storage.to_tensor() メソッドを使用して、torch.QUInt8Storage オブジェクトを torch.Tensor オブジェクトに変換できます。

使用例

# 10 個の要素を持つ空の torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成
storage = torch.QUInt8Storage.new_empty(10)

# データを格納
storage[0] = 123
storage[1] = 255

# データを読み込み
value = storage[0]

# torch.Tensor オブジェクトに変換
tensor = storage.to_tensor()

# テンソル操作
tensor = tensor * 2

# 結果を出力
print(tensor)

メリット

• メモリ使用量と計算コストを削減
• 量子化されたモデルとテンソルの高速な推論
• 低精度演算による電力効率の向上

デメリット

• 精度が低下する可能性
• すべてのモデルやテンソルに適しているわけではない

その他

• torch.QUInt8Storage は、高度な PyTorch 機能です。使用前に、PyTorch の基礎知識を習得することを推奨します。
• 量子化は、複雑なトピックです。詳細については、PyTorch のドキュメントを参照してください。

torch.QUInt8Storage サンプルコード

# 10 個の要素を持つ空の torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成
storage = torch.QUInt8Storage.new_empty(10)

# 100 個の要素を持つ空の torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成
storage = torch.QUInt8Storage.new_empty(100)

データを格納

# 最初の要素に 123 を格納
storage[0] = 123

# 5番目の要素に 255 を格納
storage[5] = 255

# すべての要素に 10 を格納
storage.fill_(10)

データを読み込み

# 最初の要素を読み込み
value = storage[0]

# 5番目の要素を読み込み
value = storage[5]

# すべての要素を読み込み
data = storage.tolist()

データ操作

# すべての要素に 2 を掛けます
storage *= 2

# すべての要素から 1 を引きます
storage -= 1

# すべての要素を 0 に設定します
storage.zero_()

テンソルへの変換

# torch.QUInt8Storage オブジェクトを torch.Tensor オブジェクトに変換
tensor = storage.to_tensor()

# テンソル操作
tensor = tensor * 2

# 結果を出力
print(tensor)

ランダムな値で初期化

# ランダムな値で 10 個の要素を持つ torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成
storage = torch.QUInt8Storage.random_(10)

# ランダムな値で 100 個の要素を持つ torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成
storage = torch.QUInt8Storage.random_(100, min=10, max=200)

バッファからの読み込み

# バッファから torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成
buffer = bytearray(b"\x01\x02\x03\x04\x05")
storage = torch.QUInt8Storage.from_buffer(buffer)

Numpy 配列との相互作用

# Numpy 配列から torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成
import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.uint8)
storage = torch.QUInt8Storage.from_buffer(array)

# torch.QUInt8Storage オブジェクトを Numpy 配列に変換
array = storage.numpy()

複数のストレージを連結

# 2 つの torch.QUInt8Storage オブジェクトを連結
storage1 = torch.QUInt8Storage.new_empty(5)
storage2 = torch.QUInt8Storage.new_empty(10)

storage = torch.cat((storage1, storage2), 0)

サブストレージの取得

# 最初の 5 つの要素を持つサブストレージを取得
sub_storage = storage[:5]

# 最後の 10 個の要素を持つサブストレージを取得
sub_storage = storage[-10:]

ストレージ情報の取得

# ストレージのサイズを取得
size = storage.size()

# ストレージの要素数を取得
n_elements = storage.numel()

# ストレージが GPU 上にあるかどうかを確認
is_cuda = storage.is_cuda

ストレージの共有

# ストレージへの参照を共有する新しいストレージを作成
shared_storage = storage.share_memory_()

# 別のストレージオブジェクトが同じデータを参照していることを確認
is_shared = storage.is_shared_with(shared_storage)

torch.QUInt8Storage を使用するためのその他の方法

torch.QUInt8Storage は、torch.ByteStorage と多くの類似点があります。主な違いは、torch.QUInt8Storage は符号なし 8 ビット整数型データ (uint8) を格納するのに対し、torch.ByteStorage は符号なし 8 ビット整数型データ (uint8) を格納する点です。

ビット操作

torch.QUInt8Storage オブジェクトは、ビット操作メソッドも提供します。例えば、torch.QUInt8Storage.and_(other) や torch.QUInt8Storage.or_(other) を使用して、2 つのストレージのビットごとの論理積や論理和を実行できます。

シリアル化

torch.QUInt8Storage オブジェクトは、torch.save() や torch.jit.save() を使用してシリアル化できます。

高度な使用方法

torch.QUInt8Storage は、より高度なユースケースにも使用できます。例えば、カスタムカーネルや CUDA コードで使用できます。