PyTorch Miscellaneous: torch.hub.load()

PyTorch Miscellaneous: torch.hub.load() の詳細解説

torch.hub.load() の基本的な使い方

torch.hub.load(
    "organization_name",
    "model_name",
    "version",
    **kwargs,
)

引数

• organization_name: モデルを公開している組織の名前 (例: "facebookresearch")
• model_name: モデルの名前 (例: "resnet18")
• version: モデルのバージョン (例: "1.0")
• kwargs: モデルのロード時に渡すオプション引数

例

model = torch.hub.load(
    "facebookresearch",
    "resnet18",
    "1.0",
    pretrained=True,
)

この例では、Facebook Research が公開している ResNet-18 モデルのバージョン 1.0 を事前学習済みパラメータと共にロードします。

torch.hub.load() の詳細オプション

• source: モデルのソースを指定します。
  • "github": GitHub リポジトリからモデルをロードします。
  • "http": HTTP URL からモデルをロードします。
  • "local": ローカルファイルからモデルをロードします。
• check_hash: モデルファイルのハッシュ値をチェックして、破損していないことを確認します。
• force_download: モデルファイルがキャッシュに存在する場合でも、再ダウンロードします。
• progress: ダウンロードの進捗状況を表示します。

例

model = torch.hub.load(
    "facebookresearch",
    "resnet18",
    "1.0",
    source="github",
    check_hash=True,
    progress=True,
)

この例では、GitHub リポジトリから ResNet-18 モデルをロードし、ハッシュ値をチェックして、ダウンロードの進捗状況を表示します。

torch.hub.load() は、さまざまな種類のモデルやコードをロードするために使用することができます。

• 事前学習済みモデル: 画像認識、自然言語処理、音声認識などのタスクに利用できるモデルをロードできます。
• 研究用コード: 最新の研究成果を簡単に試すことができます。
• カスタムモデル: 自分で作成したモデルを他のユーザーと共有することができます。

まとめ

torch.hub.load() は、PyTorch を活用する上で非常に便利な関数です。この関数を理解することで、さまざまなモデルやコードを簡単に利用することができ、開発効率を大幅に向上させることができます。

torch.hub.load() のサンプルコード

画像認識

import torch
from PIL import Image

# モデルのロード
model = torch.hub.load("facebookresearch", "resnet18", "1.0", pretrained=True)

# 画像の読み込み
image = Image.open("image.jpg")

# 画像の前処理
image = image.resize((224, 224))
image = torch.from_numpy(np.array(image)).float() / 255.0
image = image.unsqueeze(0)

# 推論
output = model(image)

# 結果の確認
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print(f"予測ラベル: {imagenet_classes[predicted]}")

自然言語処理

BERT モデルを使用して文章の分類を行う

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# モデルのロード
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# テキストの前処理
text = "This is a sentence to be classified."
tokens = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")

# 推論
output = model(tokens)

# 結果の確認
_, predicted = torch.max(output.logits, 1)
print(f"予測ラベル: {predicted}")

音声認識

Wav2Vec2 モデルを使用して音声からテキストを生成する

import torch
from torchaudio import models

# モデルのロード
model = models.wav2vec2_base(pretrained=True)

# 音声ファイルの読み込み
audio, sr = torchaudio.load("audio.wav")

# 音声の前処理
audio = audio.unsqueeze(0)

# 推論
output = model(audio)

# 結果の確認
print(f"認識結果: {output.argmax(dim=-1)}")

カスタムモデル

自分で作成したモデルを公開する

from torch.hub import load_hubconf

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # ...

    def forward(self, x):
        # ...

# モデルの公開
load_hubconf("my_model", "my_model.py")

# モデルの利用
model = torch.hub.load("my_model", "my_model", "1.0")

torch.hub.load() は、さまざまなタスクに利用できる強力なツールです。上記のサンプルコードを参考に、さまざまなモデルやコードを試してみてください。

PyTorchでモデルをロードする他の方法

torch.load()

torch.load() は、PyTorch の state_dict を保存およびロードするための関数です。この関数は、モデルだけでなく、オプティマイザーや学習履歴などのオブジェクトも保存することができます。

例

# モデルの保存
torch.save(model, "model.pt")

# モデルのロード
model = torch.load("model.pt")

pickle

pickle は、Python のオブジェクトをシリアル化および逆シリアル化するためのモジュールです。このモジュールは、モデルだけでなく、任意の Python オブジェクトを保存することができます。

例

# モデルの保存
import pickle

with open("model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(model, f)

# モデルのロード
with open("model.pkl", "rb") as f:
    model = pickle.load(f)

ONNX

ONNX は、Open Neural Network Exchange の略称で、さまざまなフレームワーク間でモデルを交換するためのフォーマットです。ONNX に変換することで、PyTorch モデルを他のフレームワークで推論することができます。

例

import onnx

# モデルの変換
model = torch.jit.trace(model, torch.randn(1, 3, 224, 224))
torch.onnx.export(model, "model.onnx", verbose=True)

# モデルの推論
import onnxruntime

sess = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
inputs = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
outputs = sess.run(None, {"input": inputs})

まとめ

• torch.hub.load(): 事前学習済みモデルや研究用コードをロードする場合は、torch.hub.load() が最も簡単で便利です。
• torch.load(): モデルだけでなく、オプティマイザーや学習履歴などのオブジェクトも保存したい場合は、torch.load() が便利です。
• pickle: 任意の Python オブジェクトを保存したい場合は、pickle が便利です。
• ONNX: モデルを他のフレームワークで推論したい場合は、ONNX に変換する必要があります。