ParametrizationListとは？PyTorchニューラルネットワークのパラメータを効率的に管理するツール

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

PyTorchのニューラルネットワークモジュールtorch.nnには、ParametrizationListと呼ばれる便利なクラスがあります。これは、ニューラルネットワークのパラメータを効率的に管理するためのツールです。

ParametrizationListは、パラメータを持つモジュールのリストを管理するためのクラスです。各モジュールは、torch.nn.Moduleを継承する必要があります。

ParametrizationListの利点:

• パラメータの更新を効率化
• コードの簡潔化
• メモリ使用量の削減

ParametrizationListの使い方:

1. ParametrizationListクラスのインスタンスを作成
2. リストにモジュールを追加
3. パラメータを更新
4. モジュールの出力

ParametrizationListの例:

import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param = Parameter(torch.randn(10))

    def forward(self, x):
        return x + self.param

# ParametrizationListのインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()

# リストにモジュールを追加
modules.append(MyModule())
modules.append(MyModule())

# パラメータを更新
for module in modules:
    module.param.data += 1

# モジュールの出力
for module in modules:
    print(module(torch.randn(10)))

ParametrizationListの注意点:

• 各モジュールは、torch.nn.Moduleを継承する必要があります。
• パラメータの更新は、ParametrizationListのインスタンスではなく、個々のモジュールに対して行う必要があります。

• ParametrizationListは、PyTorch 1.8以降で使用できます。
• 質問や疑問があれば、お気軽にコメントしてください。

ParametrizationList を使ったサンプルコード

重みを共有するニューラルネットワーク

import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = Parameter(torch.randn(10))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight

# ParametrizationList のインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()

# 同じ重みを共有するモジュールを 2 つ作成
for _ in range(2):
    modules.append(MyModule())

# 1 つ目のモジュールの出力
output1 = modules[0](torch.randn(10))

# 2 つ目のモジュールの出力
output2 = modules[1](torch.randn(10))

# 出力は同じ
print(output1 == output2)

条件付きで異なるモジュールを使用する

import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList

class MyModule1(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = Parameter(torch.randn(10))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight

class MyModule2(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = Parameter(torch.randn(10))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight * 2

# ParametrizationList のインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()

# 条件によって異なるモジュールを追加
if condition:
    modules.append(MyModule1())
else:
    modules.append(MyModule2())

# モジュールの出力
output = modules[0](torch.randn(10))

異なるパラメータ更新方法を使用する

import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = Parameter(torch.randn(10))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight

# ParametrizationList のインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()

# 異なるパラメータ更新方法を持つモジュールを追加
modules.append(MyModule())
modules.append(MyModule())

# 1 つ目のモジュールのパラメータを SGD で更新
optimizer1 = torch.optim.SGD(modules[0].parameters(), lr=0.1)

# 2 つ目のモジュールのパラメータを Adam で更新
optimizer2 = torch.optim.Adam(modules[1].parameters(), lr=0.01)

# パラメータを更新
for _ in range(10):
    optimizer1.step()
    optimizer2.step()

サンプルコードを参考に、さまざまなユースケースで活用してみてください。

ParametrizationList 以外の方法

手動で管理する

最も基本的な方法は、各モジュールの .parameters() メソッドを使用してパラメータを手動で管理する方法です。

import torch
from torch.nn import Parameter

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = Parameter(torch.randn(10))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight

# モジュールのリストを作成
modules = []

# 2 つのモジュールを作成
for _ in range(2):
    modules.append(MyModule())

# パラメータを更新
for module in modules:
    module.weight.data += 1

# モジュールの出力
for module in modules:
    print(module(torch.randn(10)))

この方法はシンプルですが、コードが冗長になりやすく、誤りも発生しやすいです。

torch.nn.ModuleList は、torch.nn.Module を継承するモジュールのリストを管理するためのクラスです。

import torch
from torch.nn import Parameter, ModuleList

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = Parameter(torch.randn(10))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight

# モジュールのリストを作成
modules = ModuleList([MyModule(), MyModule()])

# パラメータを更新
for module in modules:
    module.weight.data += 1

# モジュールの出力
for module in modules:
    print(module(torch.randn(10)))

ParametrizationList と比べてコードが簡潔になりますが、パラメータ更新