PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t で訓練中のデータを記録する方法

PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t プログラミング解説

torch.monitor.data_value_t は、以下の属性を持つ構造体です。

• scalar: データの値を表すスカラー値
• timestamp: データのタイムスタンプ
• metadata: データに関する追加情報

scalar は、訓練中の損失値や精度など、任意の値を表すことができます。timestamp は、データが収集された時刻を表します。metadata は、データに関する追加情報 (例：バッチサイズ、学習率) を格納するために使用できます。

torch.monitor.data_value_t は、Monitor の add_data_point メソッドを使用して Monitor に追加できます。

from torch.monitor import Monitor

# Monitor を作成
monitor = Monitor()

# データポイントを追加
monitor.add_data_point("loss", data_value_t(scalar=loss.item(), timestamp=time.time()))

# データを可視化
monitor.plot()

torch.monitor.data_value_t を使用すると、以下の利点があります。

• 訓練中のデータを簡単に収集して保存できる
• データを可視化して、訓練の進行状況を監視できる
• データを分析して、モデルのパフォーマンスを改善できる

torch.monitor.data_value_t は、PyTorch Monitor で使用されるデータ型の一つです。訓練中のデータの値を表し、訓練の進行状況を監視したり、モデルのパフォーマンスを改善するために使用できます。

補足

• torch.monitor.data_value_t は、Python の typing モジュールの NamedTuple を使用して定義されています。
• torch.monitor.data_value_t の詳細については、PyTorch Monitor のドキュメントを参照してください。

PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t サンプルコード

from torch.monitor import Monitor

# Monitor を作成
monitor = Monitor()

# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
    # 訓練
    ...

    # 損失値を記録
    loss = loss_fn(outputs, labels)
    monitor.add_data_point("loss", data_value_t(scalar=loss.item(), timestamp=time.time()))

# データを可視化
monitor.plot()

訓練中の精度を監視

from torch.monitor import Monitor

# Monitor を作成
monitor = Monitor()

# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
    # 訓練
    ...

    # 精度を記録
    accuracy = accuracy_fn(outputs, labels)
    monitor.add_data_point("accuracy", data_value_t(scalar=accuracy.item(), timestamp=time.time()))

# データを可視化
monitor.plot()

訓練中のバッチサイズと学習率を記録

from torch.monitor import Monitor

# Monitor を作成
monitor = Monitor()

# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
    # 訓練
    ...

    # バッチサイズと学習率を記録
    monitor.add_data_point("batch_size", data_value_t(scalar=batch_size, timestamp=time.time()))
    monitor.add_data_point("learning_rate", data_value_t(scalar=optimizer.param_groups[0]["lr"], timestamp=time.time()))

# データを可視化
monitor.plot()

カスタムデータの記録

from torch.monitor import Monitor

# Monitor を作成
monitor = Monitor()

# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
    # 訓練
    ...

    # カスタムデータを記録
    custom_data = ...
    monitor.add_data_point("custom_data", data_value_t(scalar=custom_data, timestamp=time.time()))

# データを可視化
monitor.plot()

• 上記のサンプルコードは、PyTorch Monitor の基本的な使い方を示しています。
• 詳細については、PyTorch Monitor のドキュメントを参照してください。

PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t 以外の方法

add_data メソッドを使用して、任意の名前と値のペアを Monitor に追加できます。

from torch.monitor import Monitor

# Monitor を作成
monitor = Monitor()

# データを追加
monitor.add_data("loss", loss.item())
monitor.add_data("accuracy", accuracy.item())

# データを可視化
monitor.plot()

Logger クラスを使用して、データをファイルに記録できます。

from torch.monitor import Monitor, Logger

# Logger を作成
logger = Logger("my_log.txt")

# Monitor を作成
monitor = Monitor(logger=logger)

# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
    # 訓練
    ...

    # 損失値を記録
    loss = loss_fn(outputs, labels)
    monitor.add_data_point("loss", data_value_t(scalar=loss.item(), timestamp=time.time()))

# データを可視化
monitor.plot()

サードパーティライブラリ

TensorBoard や Weights & Biases などのサードパーティライブラリを使用して、データを記録できます。

PyTorch Monitor でデータの値を記録するには、torch.monitor.data_value_t 以外にもいくつかの方法があります。 自分に合った方法を選択してください。

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