PyTorch ニューラルネットワークのその他の方法

2024-04-02

PyTorch のニューラルネットワークにおける torch.nn.Module.state_dict()

用途

torch.nn.Module.state_dict() は、以下の用途で使用できます。

モデルの保存と読み込み: モデルのパラメータとバッファをファイルに保存したり、別の Python セッションに読み込んだりすることができます。
モデルのチェックポイント: モデルの訓練中に定期的に state_dict を保存することで、訓練過程を復元したり、異なるパラメータ設定で訓練を再開したりすることができます。
モデルのデバッグ: state_dict を使用して、モデルのパラメータとバッファの内容を確認することができます。

動作

torch.nn.Module.state_dict() は、以下のキーを持つ辞書を返します。

'parameters': モデルのパラメータの名前と値のペアのリスト
'buffers': モデルのバッファの名前と値のペアのリスト

パラメータとバッファは、torch.Tensor オブジェクトとして保存されます。

例

以下の例は、torch.nn.Module.state_dict() の使用方法を示しています。

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

model = MyModel()

# モデルのパラメータとバッファを保存
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')

# モデルのパラメータとバッファを読み込み
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.ckpt'))

torch.nn.Module.state_dict() は、PyTorch のニューラルネットワークでモデルのパラメータとバッファを管理するための強力なツールです。モデルの保存、読み込み、チェックポイント、デバッグなど、さまざまな用途に使用できます。

補足

torch.nn.Module.state_dict() は、モデルのアーキテクチャに関する情報を保存しません。モデルのアーキテクチャを保存するには、torch.jit.save() などの別の方法を使用する必要があります。
torch.nn.Module.state_dict() は、モデルのパラメータとバッファのみを保存します。モデルの訓練状態 (optimizer の状態など) を保存するには、torch.save() などの別の方法を使用する必要があります。

PyTorch ニューラルネットワークサンプルコード

MNIST データセットは、手書き数字の画像 70,000 枚を含む、画像分類のベンチマークデータセットです。このサンプルコードは、PyTorch を使用して MNIST データセットを分類するニューラルネットワークを構築する方法を示します。

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# データセットの準備
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# モデルの定義
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = torch.nn.Dropout(0.25)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(9216, 128)
        self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# モデルの訓練
model = Net()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_dataset):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# モデルの評価
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)

with torch.no_grad():
    correct = 0
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

print(f"Test accuracy: {correct}/{len(test_dataset)} ({100. * correct / len(test_dataset):.2f}%)")

CIFAR-10 データセットは、10 種類の物体 (飛行機、自動車、鳥、猫、鹿、犬、蛙、馬、船、トラック) の画像 60,000 枚を含む、画像分類のベンチマークデータセットです。このサンプルコードは、PyTorch を使用して CIFAR-10 データセットを分類するニューラルネットワークを構築する方法を示します。

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# データセットの準備
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# モデルの定義
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3, 1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64,