PyTorchニューラルネットワークの秘密兵器！ L1アンストラクチャード剪定で推論速度を劇的に向上させる

PyTorch ニューラルネットワークにおける torch.nn.utils.prune.l1_unstructured の詳細解説

torch.nn.utils.prune.l1_unstructured は、PyTorch ニューラルネットワークにおける L1 アンストラクチャード剪定 を行うための関数です。この関数は、ネットワークのパラメータを重要度に基づいて剪定し、モデルのサイズと計算量を削減します。

仕組み

l1_unstructured は、各パラメータの絶対値に基づいて重要度を計算します。重要度の低いパラメータから順に、ネットワークから削除されます。剪定の割合は、amount パラメータで指定できます。

利点

• モデルサイズと計算量の削減
• モデルの推論速度の向上
• 過学習の抑制

欠点

• モデルの精度が低下する可能性がある

使用例

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured

# モデルの定義
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, 10),
)

# 剪定の実行
l1_unstructured(model, amount=0.5)

# 剪定後のモデルの評価
...

補足

• l1_unstructured は、アンストラクチャード剪定を行う関数です。ストラクチャード剪定を行う場合は、torch.nn.utils.prune.global_unstructured などの関数を使用できます。
• 剪定を行う前に、モデルを訓練済みであることを確認してください。
• 剪定は、モデルの精度と速度のトレードオフとなります。剪定の割合を調整しながら、最適なバランスを見つける必要があります。

PyTorch ニューラルネットワークにおける torch.nn.utils.prune.l1_unstructured のサンプルコード

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured

# モデルの定義
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, 10),
)

# 剪定の実行
l1_unstructured(model, amount=0.5)

# 剪定後のモデルの評価
...

LeNet モデルの剪定

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured

# LeNet モデルの定義
class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# モデルの生成
model = LeNet()

# 剪定の実行
l1_unstructured(model, amount=0.5)

# 剪定後のモデルの評価
...

剪定後のモデルの保存とロード

# 剪定後のモデルの保存
torch.save(model, "pruned_model.pt")

# 剪定後のモデルのロード
model = torch.load("pruned_model.pt")

カスタム剪定関数の作成

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured

def custom_prune(model, amount):
    # 独自の剪定ロジックを実装
    ...

# カスタム剪定関数の使用
custom_prune(model, amount=0.5)

PyTorch チュートリアル: 枝刈り (Pruning): https://colab.research.google.com/github/YutaroOgawa/pytorch_tutorials_jp/blob/main/notebook/8_Model_Optimization/8_3_pruning_tutorial_jp.ipynb

PyTorch ニューラルネットワークにおける L1 アンストラクチャード剪定のその他の方法

torch.nn.utils.prune.random_unstructured

ランダムにパラメータを剪定します。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.prune import random_unstructured

# モデルの定義
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, 10),
)

# 剪定の実行
random_unstructured(model, amount=0.5)

# 剪定後のモデルの評価
...

torch.nn.utils.prune.global_unstructured

各層のパラメータを均等に剪定します。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.prune import global_unstructured

# モデルの定義
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, 10),
)

# 剪定の実行
global_unstructured(model, amount=0.5)

# 剪定後のモデルの評価
...

カスタム剪定関数の作成

独自の剪定ロジックを実装することができます。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured

def custom_prune(model, amount):
    # 独自の剪定ロジックを実装
    ...

# カスタム剪定関数の使用
custom_prune(model, amount=0.5)

PyTorch チュートリアル: 枝刈り (Pruning): https://colab.research.google.com/github/YutaroOgawa/pytorch_tutorials_jp/blob/main/notebook/8_Model_Optimization/8_3_pruning_tutorial_jp.ipynb

注意

L1 アンストラクチャード剪定は、モデルの精度と速度のトレードオフとなります。剪定の割合を調整しながら、最適なバランスを見つける必要があります。