torch.monitor.Event.timestamp 属性の徹底解説

PyTorch Monitor の torch.monitor.Event.timestamp

概要

詳細

torch.monitor.Event クラスは、以下の属性を持ちます。

• name: イベントの名前
• timestamp: イベントの発生時刻
• tags: イベントに関する追加情報

timestamp 属性は、torch.Tensor 型で、イベントが発生した時刻をミリ秒単位で表します。

使用例

from torch.monitor import Event

# イベントを作成
event = Event("my_event")

# イベントの発生時刻を取得
timestamp = event.timestamp

# イベントの発生時刻をログに記録
print(f"Event '{event.name}' occurred at {timestamp}")

補足

• torch.monitor.Event.timestamp は、PyTorch 1.10 以降で使用できます。
• イベントの発生時刻は、システムクロックに基づいています。
• イベントの発生時刻は、イベントが作成された時点ではなく、実際に発生した時点を表します。

PyTorch Monitor の torch.monitor.Event.timestamp を使用したサンプルコード

トレーニングループにおけるイベントの発生時刻を取得

from torch.monitor import Event

def train_loop(model, train_loader, optimizer):
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            # イベントを作成
            event = Event("batch_start")

            # バッチ処理を実行
            output = model(data)
            loss = loss_fn(output, target)
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # イベントの発生時刻を取得
            timestamp = event.timestamp

            # イベントの発生時刻とバッチインデックスをログに記録
            print(f"Batch {batch_idx} started at {timestamp}")

推論におけるイベントの発生時刻を取得

from torch.monitor import Event

def inference(model, test_loader):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(test_loader):
        # イベントを作成
        event = Event("inference_start")

        # 推論を実行
        output = model(data)

        # イベントの発生時刻を取得
        timestamp = event.timestamp

        # イベントの発生時刻と推論結果をログに記録
        print(f"Inference for batch {batch_idx} started at {timestamp}")
        print(f"Predicted labels: {output}")

イベントの発生時刻に基づいて処理を分岐

from torch.monitor import Event

def my_function(event):
    # イベントの発生時刻を取得
    timestamp = event.timestamp

    # イベントの発生時刻に基づいて処理を分岐
    if timestamp < 1000:
        # 処理 A を実行
        ...
    else:
        # 処理 B を実行
        ...

# イベントを作成
event = Event("my_event")

# イベントの発生時刻に基づいて処理を実行
my_function(event)

複数のイベントの発生時刻を比較

from torch.monitor import Event

def compare_timestamps(event1, event2):
    # イベントの発生時刻を取得
    timestamp1 = event1.timestamp
    timestamp2 = event2.timestamp

    # イベントの発生時刻を比較
    if timestamp1 < timestamp2:
        print(f"Event '{event1.name}' occurred before '{event2.name}'")
    else:
        print(f"Event '{event2.name}' occurred before '{event1.name}'")

# イベントを作成
event1 = Event("event_1")
event2 = Event("event_2")

# イベントの発生時刻を比較
compare_timestamps(event1, event2)

PyTorch Monitor の torch.monitor.Event.timestamp 以外の方法

time.time() を使用

import time

def get_timestamp():
    return time.time()

# イベントの発生時刻を取得
timestamp = get_timestamp()

# イベントの発生時刻をログに記録
print(f"Event occurred at {timestamp}")

datetime.datetime.now() を使用

from datetime import datetime

def get_timestamp():
    return datetime.datetime.now()

# イベントの発生時刻を取得
timestamp = get_timestamp()

# イベントの発生時刻をログに記録
print(f"Event occurred at {timestamp}")

torch.cuda.Event() を使用

import torch

def get_timestamp():
    event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
    event.record()
    event.synchronize()
    return event.elapsed_time(start=None)

# イベントの発生時刻を取得
timestamp = get_timestamp()

# イベントの発生時刻をログに記録
print(f"Event occurred at {timestamp}")

これらの方法は、torch.monitor.Event.timestamp よりも汎用性が高いですが、イベントの発生時刻を記録する目的でしか使用できないという制限があります。

torch.monitor.Event.timestamp 以外にも、イベントの発生時刻を取得する方法はいくつかあります。上記の方法に加えて、ご自身のニーズに合った方法を選択してください。