PyTorchでCUDAの乱数生成を制御：torch.cuda.set_rng_state_allの威力を体感しよう

PyTorchにおけるCUDAのtorch.cuda.set_rng_state_all解説

機能概要

• すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を、指定された状態に設定します。
• 異なるGPU間で乱数生成結果を再現可能にするために使用されます。
• ディープラーニングの訓練において、再現性のある結果を得るために役立ちます。

使用例

import torch

# すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を初期化する
torch.cuda.set_rng_state_all(torch.cuda.get_rng_state())

# すべてのGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    x = torch.rand(10)
    print(x)

引数

• new_state: すべてのGPUの乱数ジェネレータに設定する状態を表すテンソル。torch.cuda.get_rng_state()を使用して取得できます。

注意点

• torch.cuda.set_rng_state_allは、すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を変更します。
• 複数のプロセスで同時に使用する場合、状態が同期されない可能性があります。
• マルチGPU環境で再現性のある結果を得るためには、torch.manual_seedと併用する必要があります。

補足

• CUDAは、NVIDIAのGPU上で並列処理を行うためのプログラミングモデルです。
• PyTorchは、CUDAを使用してGPU上でディープラーニングモデルの訓練や推論を行うことができます。
• torch.cuda.set_rng_state_allは、CUDAを使用するPyTorchアプリケーションにおいて、再現性のある結果を得るために役立つ関数です。

PyTorchにおけるCUDAのtorch.cuda.set_rng_state_allサンプルコード

import torch

# すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を初期化する
torch.cuda.set_rng_state_all(torch.cuda.get_rng_state())

# すべてのGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    x = torch.rand(10)
    print(x)

異なるGPU間で乱数生成結果を再現可能にする

import torch

# すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を同じにする
rng_state = torch.cuda.get_rng_state()
torch.cuda.set_rng_state_all(rng_state)

# 異なるGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    x = torch.rand(10)
    print(x)

# GPU 0
device0 = torch.device("cuda:0")
x = torch.rand(10, device=device0)

# GPU 1
device1 = torch.device("cuda:1")
y = torch.rand(10, device=device1)

# 同じ乱数列が生成される
print(x == y)

マルチGPU環境で再現性のある結果を得る

import torch

# すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を同じにする
rng_state = torch.cuda.get_rng_state()
torch.cuda.set_rng_state_all(rng_state)

# マルチGPU環境で訓練を行う
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    # すべてのGPUで同じ乱数列を使用する
    torch.manual_seed(epoch)

    # 訓練を行う
    ...

# 訓練結果が再現可能になる

特定のGPUの乱数ジェネレータの状態を設定する

import torch

# 特定のGPUの乱数ジェネレータの状態を設定する
device = torch.device("cuda:0")
rng_state = torch.cuda.get_rng_state(device)
torch.cuda.set_rng_state(device, rng_state)

# 特定のGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    x = torch.rand(10, device=device)
    print(x)

上記のサンプルコードは、PyTorchにおけるCUDAのtorch.cuda.set_rng_state_all関数の使い方を理解するのに役立ちます。

PyTorchにおけるCUDAの乱数生成のその他の方法

torch.manual_seedは、すべてのGPUの乱数ジェネレータのシード値を設定します。

import torch

# すべてのGPUの乱数ジェネレータのシード値を設定する
torch.manual_seed(0)

# すべてのGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    x = torch.rand(10)
    print(x)

torch.cuda.manual_seed_allは、すべてのGPUの乱数ジェネレータのシード値を設定します。torch.manual_seedとの違いは、torch.cuda.manual_seed_allはCUDAのみを対象としている点です。

import torch

# すべてのGPUの乱数ジェネレータのシード値を設定する
torch.cuda.manual_seed_all(0)

# すべてのGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    x = torch.rand(10)
    print(x)

torch.random.seedは、すべての乱数ジェネレータのシード値を設定します。CUDAだけでなく、CPU上の乱数ジェネレータも対象となります。

import torch

# すべての乱数ジェネレータのシード値を設定する
torch.random.seed(0)

# すべてのGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    x = torch.rand(10)
    print(x)

ランダム生成ライブラリの使用

NumPyやRandomなど、他のランダム生成ライブラリを使用することもできます。

import numpy as np

# NumPyを使用して乱数列を生成する
x = np.random.rand(10)

# PyTorchでNumPyの乱数列を使用する
x = torch.from_numpy(x)

# すべてのGPUで同じ乱数列を生成する
for i in range(10):
    y = torch.rand(10)
    print(x == y)

上記の方法のいずれを選択するかは、使用状況によって異なります。

• すべてのGPUで同じ乱数列を生成したい場合は、torch.cuda.set_rng_state_allまたはtorch.cuda.manual_seed_allを使用します。
• 特定のGPUのみで乱数生成を行いたい場合は、torch.cuda.manual_seedを使用します。
• CPU上の乱数生成も考慮する場合は、torch.random.seedを使用します。
• 他のランダム生成ライブラリを使用したい場合は、そのライブラリのドキュメントを参照してください。