PyTorchのTorch Scriptとtorch.jit.ScriptModule.train()

PyTorch の Torch Script と torch.jit.ScriptModule.train()

Torch Script とは？

torch.jit.ScriptModule.train() は、Torch Script でコンパイルされたモデルのトレーニングモードを設定するためのメソッドです。このメソッドを呼び出すと、モデルはトレーニングモードになり、勾配計算が有効になります。

使用例

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)

# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()

# モデルのトレーニング
...

注意点

• torch.jit.ScriptModule.train() は、Torch Script でコンパイルされたモデルにのみ使用できます。
• トレーニングモード設定後、モデルのパラメータは更新可能になります。
• モデルの評価を行う場合は、torch.jit.ScriptModule.eval() メソッドを使用して評価モードに設定する必要があります。

torch.jit.ScriptModule.train() は、Torch Script でコンパイルされたモデルのトレーニングモードを設定するためのメソッドです。このメソッドを使用することで、効率的にモデルをトレーニングすることができます。

Torch Script と torch.jit.ScriptModule.train() のサンプルコード

シンプルなモデル

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)

# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()

# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(scripted_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = scripted_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# モデルの評価
scripted_model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = scripted_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        ...

バッチ正規化層を含むモデル

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
        self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(10)

    def forward(self, x):
        x = self.bn1(x)
        return self.fc1(x)

# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)

# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()

# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(scripted_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = scripted_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# モデルの評価
scripted_model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = scripted_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        ...

カスタムレイヤーを含むモデル

# カスタムレイヤーの定義
class MyCustomLayer(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

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

    def forward(self, x):
        return self.custom_layer(x)

# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)

# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()

# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(scripted_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = scripted_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# モデルの評価
scripted_model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = scripted_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        ...

動的グラフを含むモデル

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

PyTorchモデルをトレーニングするその他の方法

torch.nn.Module.train() メソッドを使う

torch.nn.Module クラスには、train() メソッドが用意されています。このメソッドを呼び出すと、モデルはトレーニングモードになり、勾配計算が有効になります。

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# モデルのインスタンス化
model = MyModel()

# モデルのトレーニングモード設定
model.train()

# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# モデルの評価
model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        ...

torch.jit.trace() を使用して、モデルのトレースを実行し、実行グラフを取得することができます。このグラフを使用して、モデルをトレーニングすることができます。

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# モデルのトレース
inputs = torch.randn(10, 10)
traced_model = torch.jit.trace(model, inputs)

# モデルのトレーニングモード設定
traced_model.train()

# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(traced_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = traced_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# モデルの評価
traced_model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = traced_model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        ...

torch.autograd.grad() を使用して、モデルの出力に対するパラメータの勾配を手動で計算することができます。これらの勾配を使用して、パラメータを更新することができます。

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# モデルのインスタンス化
model = MyModel()

# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        for param in model.parameters():
            param.data -= optimizer.step_size * param.grad

# モデルの評価
model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
        ...

PyTorch モデルをトレーニングするには、さまざまな方法があります。これらの方法にはそれぞれ利点と欠点があり