PyTorch パフォーマンスチューニング: torch.addr 関数で処理速度を劇的に向上
PyTorch の torch.addr 関数について
概要
具体的な動作
torch.addr
関数は、以下の式で表される操作を実行します。
output = beta * input + alpha * torch.ger(vec1, vec2)
ここで、
output
: 出力テンソルbeta
: 入力テンソルに対するスケーリング係数input
: 入力テンソルalpha
: ベクトルの外積に対するスケーリング係数vec1
: 第一ベクトルtorch.ger(vec1, vec2)
: ベクトルvec1
とvec2
の外積
使用例
torch.addr
関数は、線形代数演算やニューラルネットワークなど、様々な場面で利用できます。
例1:ベクトルとベクトルの外積を計算する
import torch
vec1 = torch.tensor([1, 2, 3])
vec2 = torch.tensor([4, 5, 6])
output = torch.addr(torch.zeros(3), 1.0, vec1, vec2)
print(output)
このコードは、ベクトル vec1
と vec2
の外積を計算し、結果を出力テンソル output
に格納します。出力は以下のようになります。
tensor([ 4, 10, 18])
例2:ニューラルネットワークで線形結合を計算する
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = torch.flatten(x)
x = torch.addr(x, 1.0, self.fc.weight, self.fc.bias)
return torch.sigmoid(x)
model = MyModel()
input = torch.randn(1, 10)
output = model(input)
print(output)
このコードは、ニューラルネットワークの線形結合層における計算を torch.addr
関数を使って実装しています。
torch.addr
関数は、ベクトルとベクトルの外積を計算し、それを入力テンソルに追加する関数です。線形代数演算やニューラルネットワークなど、様々な場面で利用できます。
補足
torch.addr
関数は、torch.addmm
関数と同様の操作を実行できます。torch.addr
関数は、GPU 上で高速に実行できます。
torch.addr 関数のサンプルコード
例1:ベクトルとベクトルの外積を計算する
import torch
def outer_product(vec1, vec2):
"""
ベクトルとベクトルの外積を計算する関数
Args:
vec1: 第一ベクトル
vec2: 第二ベクトル
Returns:
外積ベクトル
"""
output = torch.zeros(vec1.size())
torch.addr(output, 1.0, output, torch.ger(vec1, vec2))
return output
vec1 = torch.tensor([1, 2, 3])
vec2 = torch.tensor([4, 5, 6])
output = outer_product(vec1, vec2)
print(output)
例2:ニューラルネットワークで線形結合を計算する
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
"""
線形結合層のみを持つニューラルネットワーク
"""
def __init__(self, in_features, out_features):
super().__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(in_features, out_features)
def forward(self, x):
"""
順伝播
Args:
x: 入力データ
Returns:
出力データ
"""
x = torch.flatten(x)
x = torch.addr(x, 1.0, self.fc.weight, self.fc.bias)
return torch.sigmoid(x)
model = MyModel(10, 1)
input = torch.randn(1, 10)
output = model(input)
print(output)
このコードは、torch.addr
関数を使ってニューラルネットワークの線形結合層における計算を実装しています。
例3:行列とベクトルの積を計算する
import torch
def mat_vec_mul(mat, vec):
"""
行列とベクトルの積を計算する関数
Args:
mat: 行列
vec: ベクトル
Returns:
積ベクトル
"""
output = torch.zeros(vec.size())
torch.addr(output, 1.0, output, torch.mm(mat, vec.unsqueeze(1)))
return output.squeeze(1)
mat = torch.randn(3, 3)
vec = torch.randn(3)
output = mat_vec_mul(mat, vec)
print(output)
このコードは、torch.addr
関数を使って行列とベクトルの積を計算する関数 mat_vec_mul
を定義しています。
例4:転置行列とベクトルの積を計算する
import torch
def mat_vec_mul_transpose(mat, vec):
"""
転置行列とベクトルの積を計算する関数
Args:
mat: 行列
vec: ベクトル
Returns:
積ベクトル
"""
output = torch.zeros(vec.size())
torch.addr(output, 1.0, output, torch.mm(mat.t(), vec.unsqueeze(1)))
return output.squeeze(1)
mat = torch.randn(3, 3)
vec = torch.randn(3)
output = mat_vec_mul_transpose(mat, vec)
print(output)
このコードは、torch.addr
関数を使って転置行列とベクトルの積を計算する関数 mat_vec_mul_transpose
を定義しています。
torch.addr
関数は、様々な場面で利用できる便利な関数です。上記のサンプルコードを参考に、ぜひ様々な用途で活用してみてください。
torch.addr 関数の代替方法
ループによる実装
def outer_product(vec1, vec2):
"""
ベクトルとベクトルの外積を計算する関数
Args:
vec1: 第一ベクトル
vec2: 第二ベクトル
Returns:
外積ベクトル
"""
output = torch.zeros(vec1.size())
for i in range(vec1.size(0)):
for j in range(vec1.size(1)):
output[i, j] = vec1[i] * vec2[j]
return output
vec1 = torch.tensor([1, 2, 3])
vec2 = torch.tensor([4, 5, 6])
output = outer_product(vec1, vec2)
print(output)
このコードは、ループを使ってベクトルとベクトルの外積を計算しています。
torch.einsum 関数の使用
import torch
def outer_product(vec1, vec2):
"""
ベクトルとベクトルの外積を計算する関数
Args:
vec1: 第一ベクトル
vec2: 第二ベクトル
Returns:
外積ベクトル
"""
return torch.einsum("i,j->ij", vec1, vec2)
vec1 = torch.tensor([1, 2, 3])
vec2 = torch.tensor([4, 5, 6])
output = outer_product(vec1, vec2)
print(output)
このコードは、torch.einsum
関数を使ってベクトルとベクトルの外積を計算しています。
torch.ger 関数の使用
import torch
def outer_product(vec1, vec2):
"""
ベクトルとベクトルの外積を計算する関数
Args:
vec1: 第一ベクトル
vec2: 第二ベクトル
Returns:
外積ベクトル
"""
return torch.ger(vec1, vec2)
vec1 = torch.tensor([1, 2, 3])
vec2 = torch.tensor([4, 5, 6])
output = outer_product(vec1, vec2)
print(output)
このコードは、torch.ger
関数を使ってベクトルとベクトルの外積を計算しています。
torch.addr
関数には、ループによる実装、torch.einsum
関数の使用、torch.ger
関数の使用など、いくつかの代替方法があります。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、状況に応じて使い分けることが重要です。
それぞれの方法のメリットとデメリット
方法 | メリット | デメリット |
---|---|---|
ループによる実装 | わかりやすい | 遅い |
torch.einsum 関数の使用 | 速い | わかりにくい |
torch.ger 関数の使用 | 速い | 汎用性が低い |
上記の代替方法以外にも、torch.mm
関数や torch.bmm
関数などを組み合わせて torch.addr
関数と同等の操作を実現することもできます。
詳細は、PyTorch のドキュメントを参照してください。
【初心者向け】PyTorchで自動微分を使いこなす!「torch.autograd.function.FunctionCtx.mark_dirty()」の役割と使い方
PyTorchは、機械学習タスクに広く利用されているオープンソースのライブラリです。その中でも、「Automatic Differentiation」と呼ばれる機能は、勾配計算を自動的に行うことで、ニューラルネットワークなどのモデルの訓練を効率化します。
PyTorch の Automatic Differentiation の詳細:torch.autograd.Function.backward() の仕組み
torch. autograd. Function は、自動微分における計算グラフのノードを表すクラスです。このクラスには、backward() メソッドが定義されています。このメソッドは、出力テンソルの勾配を計算するために呼び出されます。
PyTorch「torch.autograd.functional.vjp()」の解説とサンプルコード集
「torch. autograd. functional. vjp()」は、PyTorchの自動微分機能において、計算グラフ上の任意のポイントにおけるベクトルの勾配を計算するための関数です。自動微分は、ニューラルネットワークなどの複雑な計算式における勾配を効率的に計算するために使用されます。
GradScaler.state_dict() を使って、PyTorch Automatic Mixed Precision の訓練を中断して後で再開する方法
GradScaler. state_dict() は、GradScaler の現在の状態を保存する辞書を返します。この辞書には、以下の情報が含まれます。scaler. scale: 現在のスケーリングファクターscaler. growth_factor: スケーリングファクターの更新率
PyTorch Backends: torch.backends.cuda.flash_sdp_enabled()のサンプルコード集
この関数の役割:SDP フラッシュ機能の有効化/無効化デフォルトでは無効使用例:注意事項:SDP フラッシュ機能は、すべての GPU で利用できるとは限りません。特定の条件下でのみパフォーマンス向上が見込めます。使用前に、torch. backends
PyTorch Tensor の add_ メソッド:要素ごとの加算をマスターしよう
形式:torch. Tensor. add_(input, *, alpha=1)引数: input (Tensor):加算する Tensor alpha (float, オプション):加算結果のスケーリング係数input (Tensor):加算する Tensor
PyTorch Distributed Elastic のその他の使用方法
torch. distributed. elastic. agent. server. SimpleElasticAgent. _restart_workers() 関数は、PyTorch Distributed Elastic ランタイムにおいて、ワーカープロセスを再起動するために使用されます。これは、スケーラブルな分散学習の実行を可能にする重要な機能です。
PyTorch Storage と torch.TypedStorage.float() 以外でテンソルのデータを格納する方法
torch. TypedStorage. float() は、torch. Storage オブジェクトを作成し、そのデータ型を float に設定する関数です。float データ型は、32 ビット浮動小数点数を表します。PyTorch Storage は、テンソルのデータを格納する低レベルのコンテナです。テンソルは、機械学習モデルの構築とトレーニングに使用される多次元配列です。
PyTorch の SciPy-like Special における torch.special.erfc() の概要
ここで、erf(x) は誤差関数です。torch. special. erfc() の使い方は以下の通りです。この関数は、以下のユースケースで使用できます。統計学: 正規分布の確率密度関数の計算数値解析: 積分方程式の解法機械学習: ガウス過程回帰
PyTorch Distributed Elastic で EtcdStore.get() を使う
torch. distributed. elastic. rendezvous. etcd_store. EtcdStore. get() は、PyTorch Distributed Elastic ライブラリで提供される関数の一つです。Etcd を使用した分散ランタイム環境において、キーに対応する値を取得するために使用されます。