torch.jit.ScriptModule.register_parameter()の完全解説
PyTorch TorchScriptにおけるtorch.jit.ScriptModule.register_parameter()の詳細解説
torch.jit.ScriptModule
は、TorchScriptでモデルを定義するためのクラスです。このクラスには、モデルのパラメータを登録するためのregister_parameter()
というメソッドがあります。
register_parameter()
は以下の引数を受け取ります。
- name: パラメータの名前
- param: パラメータのTensor
例:
import torch
from torch.jit import ScriptModule
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.register_parameter("weight", torch.nn.Parameter(torch.randn(10)))
def forward(self, input):
return torch.mm(input, self.weight)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# モデルのパラメータにアクセス
print(my_module_jit.weight)
register_parameter()
を使うと、以下の利点があります。
- モデルのパラメータを管理しやすくなる
- モデルをTorchScriptに変換しやすくなる
- モデルのパラメータをオプティマイザで更新しやすくなる
register_parameter()の注意点
register_parameter()
で登録したパラメータは、torch.nn.Module
のparameters()
メソッドで取得できないregister_parameter()
で登録したパラメータは、torch.jit.trace()
でモデルをトレースする前に登録する必要がある
torch.jit.ScriptModule.register_parameter()
は、PyTorch TorchScriptでモデルのパラメータを登録するための重要なメソッドです。このメソッドの使い方を理解することで、効率的なモデルの実装が可能になります。
PyTorch TorchScriptにおけるtorch.jit.ScriptModule.register_parameter()のサンプルコード
シンプルな例
import torch
from torch.jit import ScriptModule
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.register_parameter("weight", torch.nn.Parameter(torch.randn(10)))
def forward(self, input):
return torch.mm(input, self.weight)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# モデルのパラメータにアクセス
print(my_module_jit.weight)
パラメータの初期値を設定する
import torch
from torch.jit import ScriptModule
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.register_parameter("weight", torch.nn.Parameter(torch.randn(10)))
def forward(self, input):
return torch.mm(input, self.weight)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# パラメータの初期値を設定
my_module_jit.weight = torch.nn.Parameter(torch.ones(10))
# モデルを実行
print(my_module_jit(torch.randn(10, 10)))
オプティマイザでパラメータを更新する
import torch
from torch.jit import ScriptModule
from torch.optim import SGD
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.register_parameter("weight", torch.nn.Parameter(torch.randn(10)))
def forward(self, input):
return torch.mm(input, self.weight)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# オプティマイザを作成
optimizer = SGD(my_module_jit.parameters(), lr=0.01)
# モデルを訓練
for epoch in range(10):
optimizer.zero_grad()
loss = my_module_jit(torch.randn(10, 10)).mean()
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルのパラメータを確認
print(my_module_jit.weight)
モジュール階層にパラメータを登録する
import torch
from torch.jit import ScriptModule
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer1 = torch.nn.Linear(10, 10)
self.register_parameter("weight", torch.nn.Parameter(torch.randn(10)))
def forward(self, input):
return torch.mm(self.layer1(input), self.weight)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# モデルのパラメータにアクセス
print(my_module_jit.weight)
バッチ処理に対応する
import torch
from torch.jit import ScriptModule
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, input):
return torch.mm(input, self.weight.unsqueeze(0).expand(input.size(0), -1))
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# モデルを実行
print(my_module_jit(torch.randn(10, 10)))
PyTorch TorchScriptでモデルのパラメータを登録する他の方法
torch.nn.Module
は、PyTorchでニューラルネットワークを定義するためのクラスです。このクラスには、add_parameter()
というメソッドがあり、モデルのパラメータを登録することができます。
import torch
from torch.jit import ScriptModule
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer1 = torch.nn.Linear(10, 10)
self.layer1.add_parameter("weight", torch.nn.Parameter(torch.randn(10)))
def forward(self, input):
return self.layer1(input)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# モデルのパラメータにアクセス
print(my_module_jit.layer1.weight)
torch.jit.trace()
には、check_trace
という引数があります。この引数をTrue
に設定すると、トレース中に登録されたパラメータが自動的にScriptModule
に追加されます。
import torch
from torch.jit import ScriptModule
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, input):
return torch.mm(input, self.weight)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10), check_trace=True)
# モデルのパラメータにアクセス
print(my_module_jit.weight)
torch.jit.annotate()
は、Tensorに型情報を追加するためのデコレータです。このデコレータを使って、TensorをScriptModule
のパラメータとして登録することができます。
import torch
from torch.jit import ScriptModule, annotate
class MyModule(ScriptModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = annotate(torch.nn.Parameter, torch.randn(10))
def forward(self, input):
return torch.mm(input, self.weight)
# モデルをTorchScriptに変換
my_module = MyModule()
my_module_jit = torch.jit.trace(my_module, torch.randn(10, 10))
# モデルのパラメータにアクセス
print(my_module_jit.weight)
これらの方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。
torch.jit.ScriptModule.register_parameter()
は、最もシンプルで使いやすい方法です。torch.nn.Module
を使う方法は、torch.jit.ScriptModule
よりも柔軟性がありますが、コードが冗長になる可能性があります。torch.jit.trace()
のcheck_trace
引数を使う方法は、コードが最も簡潔になりますが、トレース中に登録されたパラメータのみアクセスできます。torch.jit.annotate()
を使う方法は、型情報を追加できるという利点がありますが、コードが複雑になる可能性があります。
どの方法を使うかは、それぞれの状況に応じて決定する必要があります。
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