PyTorchの torch.Generator.get_state() :乱数生成器の状態を操る魔法
PyTorch の torch.Generator.get_state()
概要
詳細
torch.Generator.get_state()
は、torch.ByteTensor
型のテンソルを返します。このテンソルには、乱数生成器の状態に関する情報がエンコードされています。
このテンソルを保存するには、torch.save()
や pickle
などの方法を使用できます。後で復元するには、torch.load()
や pickle.load()
などの方法を使用し、torch.Generator.set_state()
関数に渡します。
例
# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()
# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()
# 状態を保存
torch.save(state, "state.pt")
# 別の場所で状態を復元
generator2 = torch.Generator()
generator2.set_state(torch.load("state.pt"))
# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)
print(a)
print(b)
このコードは、同じ乱数列を a
と b
に生成します。
注意点
torch.Generator.get_state()
は、CPU と GPU 上の乱数生成器の状態を取得するために使用できます。ただし、GPU 上の乱数生成器の状態を取得するには、CUDA がインストールされている必要があります。
torch.Generator.get_state() のサンプルコード
再現性のある研究
import torch
# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()
# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()
# 実験を実行
for i in range(10):
# 同じ乱数列を使って実験を実行
a = torch.rand(10, generator=generator)
# ...
# 結果を保存
results = ...
# 状態を保存
torch.save(state, "state.pt")
# 別の場所で結果を検証
results2 = ...
# 結果を比較
if results != results2:
raise ValueError("Results are not the same")
このコードは、同じ乱数列を使って実験を 10 回実行します。実験の結果は results
に保存されます。その後、torch.Generator.get_state()
を使って乱数生成器の状態を保存します。
別の場所で、torch.load()
を使って状態を復元し、同じ実験を実行します。結果は results2
に保存されます。最後に、results
と results2
を比較して、同じかどうかを確認します。
複数のプロセスで同じ乱数列を生成
この例では、torch.Generator.get_state()
を使って、複数のプロセスで同じ乱数列を生成します。
import torch
import multiprocessing
# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()
# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()
def worker(i):
# 状態を復元
generator2 = torch.Generator()
generator2.set_state(state)
# 同じ乱数列を使って処理を実行
a = torch.rand(10, generator=generator2)
# ...
# マルチプロセスで処理を実行
with multiprocessing.Pool() as pool:
results = pool.map(worker, range(10))
# 結果を保存
results = ...
このコードは、10 個のプロセスを起動して、同じ乱数列を使って処理を実行します。処理結果は results
に保存されます。
カスタム乱数生成器
この例では、torch.Generator.get_state()
を使って、カスタム乱数生成器を作成します。
import torch
class MyGenerator(torch.Generator):
def __init__(self):
super().__init__()
# 独自の乱数生成アルゴリズムを実装
# 乱数生成器を作成
generator = MyGenerator()
# 乱数生成器の状態を取得
state = generator.get_state()
# 状態を復元
generator2 = MyGenerator()
generator2.set_state(state)
# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)
print(a)
print(b)
このコードは、MyGenerator
というクラスを定義し、torch.Generator
から継承します。MyGenerator
クラスは、独自の乱数生成アルゴリズムを実装します。
torch.Generator.get_state()
を使って、MyGenerator
インスタンスの状態を取得し、別の MyGenerator
インスタンスに復元します。両方のインスタンスは、同じ乱数列を生成します。
torch.Generator.get_state() 以外の方法
手動で状態を保存
torch.Generator
クラスには、seed()
と manual_seed()
という 2 つのメソッドがあります。これらのメソッドを使って、乱数生成器の状態を手動で保存 and 復元することができます。
# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()
# 乱数生成器の状態を取得
seed = generator.seed()
# 状態を保存
seed_str = str(seed)
# 別の場所で状態を復元
generator2 = torch.Generator()
generator2.manual_seed(int(seed_str))
# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)
print(a)
print(b)
このコードは、seed()
メソッドを使って乱数生成器の状態を取得し、manual_seed()
メソッドを使って別の乱数生成器に復元します。
torch.jit.save() and torch.jit.load()
torch.jit
モジュールには、torch.jit.save()
と torch.jit.load()
という 2 つの関数があります。これらの関数を使って、乱数生成器の状態を含むトレースされたモジュールを保存 and 復元することができます。
import torch
import torch.jit
# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()
# トレースされたモジュールを作成
module = torch.jit.trace(lambda: torch.rand(10, generator=generator))
# 状態を保存
torch.jit.save(module, "module.pt")
# 別の場所で状態を復元
module2 = torch.jit.load("module.pt")
# 同じ乱数列を生成
a = module()
b = module2()
print(a)
print(b)
このコードは、torch.jit.trace()
を使ってトレースされたモジュールを作成し、torch.jit.save()
を使って保存します。torch.jit.load()
を使って別の場所でモジュールを復元し、()
演算子を使って実行します。
pickle
モジュールを使って、乱数生成器の状態を保存 and 復元することができます。
import torch
import pickle
# 乱数生成器を作成
generator = torch.Generator()
# 状態を保存
with open("state.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(generator, f)
# 別の場所で状態を復元
with open("state.pkl", "rb") as f:
generator2 = pickle.load(f)
# 同じ乱数列を生成
a = torch.rand(10, generator=generator)
b = torch.rand(10, generator=generator2)
print(a)
print(b)
このコードは、pickle.dump()
を使って乱数生成器の状態をファイルに保存し、pickle.load()
を使って別の場所で復元します。
- 再現性のある研究では、
torch.Generator.get_state()
を使うのが最も簡単です。 - 複数のプロセスで同じ乱数列を生成したい場合は、
torch.Generator.get_state()
または手動で状態を保存する必要があります。 - カスタム乱数生成器を使いたい場合は、手動で状態を保存する必要があります。
torch.Generator.get_state()
は、PyTorch の乱数生成器の状態を取得するための便利な関数です。この関数を使うことで、再現性のある研究や、複数のプロセスで同じ乱数列を生成したい場合に役立ちます。
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