PyTorchのTorch Scriptとtorch.jit.ScriptModule.train()
PyTorch の Torch Script と torch.jit.ScriptModule.train()
Torch Script とは?
torch.jit.ScriptModule.train()
は、Torch Script でコンパイルされたモデルのトレーニングモードを設定するためのメソッドです。このメソッドを呼び出すと、モデルはトレーニングモードになり、勾配計算が有効になります。
使用例
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc1(x)
# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)
# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()
# モデルのトレーニング
...
注意点
torch.jit.ScriptModule.train()
は、Torch Script でコンパイルされたモデルにのみ使用できます。- トレーニングモード設定後、モデルのパラメータは更新可能になります。
- モデルの評価を行う場合は、
torch.jit.ScriptModule.eval()
メソッドを使用して評価モードに設定する必要があります。
torch.jit.ScriptModule.train()
は、Torch Script でコンパイルされたモデルのトレーニングモードを設定するためのメソッドです。このメソッドを使用することで、効率的にモデルをトレーニングすることができます。
Torch Script と torch.jit.ScriptModule.train() のサンプルコード
シンプルなモデル
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc1(x)
# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)
# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()
# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(scripted_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch
outputs = scripted_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルの評価
scripted_model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
inputs, labels = batch
outputs = scripted_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
...
バッチ正規化層を含むモデル
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(10)
def forward(self, x):
x = self.bn1(x)
return self.fc1(x)
# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)
# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()
# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(scripted_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch
outputs = scripted_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルの評価
scripted_model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
inputs, labels = batch
outputs = scripted_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
...
カスタムレイヤーを含むモデル
# カスタムレイヤーの定義
class MyCustomLayer(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc1(x)
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.custom_layer = MyCustomLayer()
def forward(self, x):
return self.custom_layer(x)
# モデルのコンパイル
model = MyModel()
scripted_model = torch.jit.script(model)
# モデルのトレーニングモード設定
scripted_model.train()
# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(scripted_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch
outputs = scripted_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルの評価
scripted_model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
inputs, labels = batch
outputs = scripted_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
...
動的グラフを含むモデル
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
PyTorchモデルをトレーニングするその他の方法
torch.nn.Module.train() メソッドを使う
torch.nn.Module
クラスには、train()
メソッドが用意されています。このメソッドを呼び出すと、モデルはトレーニングモードになり、勾配計算が有効になります。
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc1(x)
# モデルのインスタンス化
model = MyModel()
# モデルのトレーニングモード設定
model.train()
# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch
outputs = model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルの評価
model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
inputs, labels = batch
outputs = model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
...
torch.jit.trace()
を使用して、モデルのトレースを実行し、実行グラフを取得することができます。このグラフを使用して、モデルをトレーニングすることができます。
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc1(x)
# モデルのトレース
inputs = torch.randn(10, 10)
traced_model = torch.jit.trace(model, inputs)
# モデルのトレーニングモード設定
traced_model.train()
# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(traced_model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch
outputs = traced_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルの評価
traced_model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
inputs, labels = batch
outputs = traced_model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
...
torch.autograd.grad()
を使用して、モデルの出力に対するパラメータの勾配を手動で計算することができます。これらの勾配を使用して、パラメータを更新することができます。
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc1(x)
# モデルのインスタンス化
model = MyModel()
# モデルのトレーニング
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch
outputs = model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
for param in model.parameters():
param.data -= optimizer.step_size * param.grad
# モデルの評価
model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
inputs, labels = batch
outputs = model(inputs)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
...
PyTorch モデルをトレーニングするには、さまざまな方法があります。これらの方法にはそれぞれ利点と欠点があり
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