PyTorch Neuro Networkにおけるtorch.nn.LazyConv1d.cls_to_becomeとは？

PyTorch Neuro Networkにおけるtorch.nn.LazyConv1d.cls_to_become解説

torch.nn.LazyConv1d.cls_to_become は、PyTorchのNeuro Networkライブラリにおける1次元畳み込み層 LazyConv1d の属性です。この属性は、畳み込み層の出力をどのように解釈するかを決定します。

動作

cls_to_become は、次の2つの値のいずれかを取ることができます。

• "linear": 畳み込み層の出力を線形層の出力を解釈します。つまり、各出力チャネルは、入力と重みの線形結合を表します。
• "conv": 畳み込み層の出力を別の畳み込み層の出力を解釈します。つまり、各出力チャネルは、入力とフィルターとの畳み込みを表します。

使用例

cls_to_become 属性は、畳み込み層の出力をどのように解釈するかを制御したい場合に使用されます。例えば、次のコードは、cls_to_become 属性を使用して、畳み込み層の出力を線形層の出力を解釈します。

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.LazyConv1d(1, 10, kernel_size=3, cls_to_become="linear")

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        return x

model = MyModel()

このコードでは、conv1 層の出力が10個の線形ニューロンを持つ線形層の出力を解釈されます。

デフォルト値

cls_to_become 属性のデフォルト値は "conv" です。

補足

• cls_to_become 属性は、PyTorch 1.9以降で利用可能です。
• cls_to_become 属性は、LazyConv2d や LazyConv3d などの他の畳み込み層でも使用できます。

質問

torch.nn.LazyConv1d.cls_to_become について他に質問がある場合は、遠慮なく聞いてください。

PyTorch LazyConv1d.cls_to_become サンプルコード

画像分類

import torch
from torchvision import datasets, transforms

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.LazyConv1d(1, 10, kernel_size=3, cls_to_become="linear")
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        return x

# データセットの読み込み
train_dataset = datasets.MNIST(root=".", train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = datasets.MNIST(root=".", 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)

# モデルの定義
model = MyModel()

# 損失関数の定義
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# オプティマイザの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

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

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

        # バックプロパゲーション
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

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

# 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(f"Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")

音声認識

import torch
from torchaudio import datasets, transforms

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.LazyConv1d(1, 10, kernel_size=3, cls_to_become="linear")
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        return x

# データセットの読み込み
train_dataset = datasets.LibriSpeech(root=".", url="train-clean-100", download=True)
test_dataset = datasets.LibriSpeech(root=".", url="test-clean", download=True)

# 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)

# モデルの定義
model = MyModel()

# 損失関数の定義
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# オプティマイザの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 学習
for epoch in range(10):
    for audio, labels in train_loader:
        # 順伝播
        outputs = model(audio)

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

        # バックプロパゲーション
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

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

# 評価
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for audio, labels in test_loader:
        outputs = model(audio)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct

PyTorch LazyConv1d.cls_to_become を使用しない方法

明示的な reshape

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 10, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1, 10)
        return x

# モデルの定義
model = MyModel()

# 入力データ
x = torch.randn(1, 100)

# 順伝播
outputs = model(x)

print(outputs.shape)  # torch.Size([1, 10])

Flatten モジュール

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 10, kernel_size=3)
        self.flatten = torch.nn.Flatten(1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.flatten(x)
        return x

# モデルの定義
model = MyModel()

# 入力データ
x = torch.randn(1, 100)

# 順伝播
outputs = model(x)

print(outputs.shape)  # torch.Size([1, 10])

Linear モジュールの in_features パラメータ

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 10, kernel_size=3)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1)
        return self.fc1(x)

# モデルの定義
model = MyModel()

# 入力データ
x = torch.randn(1, 100)

# 順伝播
outputs = model(x)

print(outputs.shape)  # torch.Size([1, 10])

これらの方法は、torch.nn.LazyConv1d.cls_to_become を使用する方法よりも柔軟性がありますが、コードが冗長になる可能性があります。

torch.nn.LazyConv1d.cls_to_become は、畳み込み層の出力をどのように解釈するかを制御するための便利な方法です。ただし、他の方法も存在し、状況に応じて最適な方法を選択する必要があります。