PyTorchのtorch.nn.GRUで始めるニューラルネットワークによる系列データ処理

2024-04-02

PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.GRU

GRUとは？

GRUは、Long Short-Term Memory (LSTM) と並ぶ、系列データ処理に特化したニューラルネットワークです。RNNは、過去の情報に基づいて現在の出力を予測するモデルですが、単純なRNNでは長期的な依存関係を学習することが困難です。LSTMとGRUは、この問題を克服するために考案されました。

GRUの特徴

LSTMよりもパラメータ数が少なく、計算速度が速い
LSTMと比べて表現力は劣ると言われることもあるが、多くのタスクにおいて十分な性能を発揮する
シンプルな構造で、理解しやすい

torch.nn.GRUの使い方

モジュールのインポート

import torch
import torch.nn as nn

GRUモジュールの生成

gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)

引数

input_size: 入力データの次元数
hidden_size: 隠れ層の次元数
num_layers: GRU層のスタック数
batch_first: バッチ処理を行う場合、最初の次元がバッチサイズであるかどうか (デフォルト: True)

順伝播

outputs, hidden = gru(inputs)

引数

inputs: 入力データ (形状: (batch_size, seq_len, input_size))
hidden: 初期隠れ状態 (形状: (num_layers, batch_size, hidden_size))

返り値

outputs: 各時刻の出力 (形状: (batch_size, seq_len, hidden_size))

逆伝播

loss.backward()

パラメータの更新

optimizer.step()

GRUの例

以下は、GRUを使って手書き文字認識を行う例です。

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms

# データの読み込み
train_dataset = datasets.MNIST(
    root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()
)
test_dataset = datasets.MNIST(
    root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()
)

# データローダーの作成
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# モデルの作成
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.gru = nn.GRU(28 * 28, 128, 1)
        self.fc = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        h, _ = self.gru(x)
        x = h[-1, :, :]
        x = self.fc(x)
        return x

# モデルの訓練
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 順伝播
        outputs = model(images)

        # 損失の計算
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 逆伝播
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

# モデルの評価
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the

PyTorchのtorch.nn.GRUを使ったサンプルコード

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms

# データの読み込み
train_dataset = datasets.MNIST(
    root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()
)
test_dataset = datasets.MNIST(
    root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()
)

# データローダーの作成
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# モデルの作成
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.gru = nn.GRU(28 * 28, 128, 1)
        self.fc = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        h, _ = self.gru(x)
        x = h[-1, :, :]
        x = self.fc(x)
        return x

# モデルの訓練
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 順伝播
        outputs = model(images)

        # 損失の計算
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 逆伝播
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

# モデルの評価
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total
))

時系列データの予測

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# データの作成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# データの分割
train_x = x[:80]
train_y = y[:80]
test_x = x[80:]
test_y = y[80:]

# モデルの作成
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.gru = nn.GRU(1, 16, 1)
        self.fc = nn.Linear(16, 1)

    def forward(self, x):
        h, _ = self.gru(x)
        x = h[-1, :, :]
        x = self.fc(x)
        return x

# モデルの訓練
model = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(100):
    for i in range(len(train_x)):
        # 順伝播
        output = model(torch.tensor(train_x[i]).float().view(1, 1))

        # 損失の計算
        loss = criterion(output, torch.tensor(train_y[i]).float().view(1, 1))

        # 逆伝播
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

# モデルの評価
predictions = []
with torch.no_grad():
    for i in range(len(test_x)):
        # 順伝播
        output = model(torch.tensor(test_x[i]).float().view(1, 1))
        predictions.append(output.item())

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(test_x, test_y,

PyTorchのtorch.nn.GRUを使うその他の方法

双方向GRUは、過去だけでなく未来の情報も利用して現在の出力を予測することができます。これは、言語モデリングなどのタスクで役立ちます。

import torch
import torch.nn as nn

# 双方向GRUのモジュール
class BidirectionalGRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super().__init__()
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, bidirectional=True)

    def forward(self, x):
        h, _ = self.gru(x)
        return h

# 双方向GRUを使った言語モデリング
class LanguageModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_size, num_layers):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.gru = BidirectionalGRU(embedding_dim, hidden_size, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        h = self.gru(x)
        x = h[-1, :, :]
        x = self.fc(x)
        return x

バッチ処理

PyTorchはバッチ処理をサポートしているので、複数のデータを同時に処理することができます。これにより、計算速度を向上させることができます。

import torch
import torch.nn as nn

# バッチ処理の例
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.gru = nn.GRU(28 * 28, 128, 1)
        self.fc = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        h, _ = self.gru(x)
        x = h[-1, :, :]
        x = self.fc(x)
        return x

# バッチ処理でモデルを訓練
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 順伝播
        outputs = model(images)

        # 損失の計算
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 逆伝播
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

GPUを利用することで、計算速度をさらに向上させることができます。

import torch
import torch.nn as nn

# GPUを利用する
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# モデルをGPUに転送
model.to(device)

# GPUを使ってモデルを訓練
for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 画像とラベルをGPUに転送
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # 順伝播
        outputs = model(images)

        # 損失の計算
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 逆伝播
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

PyTorchのtorch.nn.GRUは、系列データ処理に特化したニューラルネットワークです。様々なタスクに適用することができ、バッチ処理やGPUの利用によって計算速度を向上させることができます。

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