PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t で訓練中のデータを記録する方法
PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t プログラミング解説
torch.monitor.data_value_t
は、以下の属性を持つ構造体です。
- scalar: データの値を表すスカラー値
- timestamp: データのタイムスタンプ
- metadata: データに関する追加情報
scalar
は、訓練中の損失値や精度など、任意の値を表すことができます。timestamp
は、データが収集された時刻を表します。metadata
は、データに関する追加情報 (例:バッチサイズ、学習率) を格納するために使用できます。
torch.monitor.data_value_t
は、Monitor の add_data_point
メソッドを使用して Monitor に追加できます。
from torch.monitor import Monitor
# Monitor を作成
monitor = Monitor()
# データポイントを追加
monitor.add_data_point("loss", data_value_t(scalar=loss.item(), timestamp=time.time()))
# データを可視化
monitor.plot()
torch.monitor.data_value_t
を使用すると、以下の利点があります。
- 訓練中のデータを簡単に収集して保存できる
- データを可視化して、訓練の進行状況を監視できる
- データを分析して、モデルのパフォーマンスを改善できる
torch.monitor.data_value_t
は、PyTorch Monitor で使用されるデータ型の一つです。訓練中のデータの値を表し、訓練の進行状況を監視したり、モデルのパフォーマンスを改善するために使用できます。
補足
torch.monitor.data_value_t
は、Python のtyping
モジュールのNamedTuple
を使用して定義されています。torch.monitor.data_value_t
の詳細については、PyTorch Monitor のドキュメントを参照してください。
PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t サンプルコード
from torch.monitor import Monitor
# Monitor を作成
monitor = Monitor()
# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
# 訓練
...
# 損失値を記録
loss = loss_fn(outputs, labels)
monitor.add_data_point("loss", data_value_t(scalar=loss.item(), timestamp=time.time()))
# データを可視化
monitor.plot()
訓練中の精度を監視
from torch.monitor import Monitor
# Monitor を作成
monitor = Monitor()
# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
# 訓練
...
# 精度を記録
accuracy = accuracy_fn(outputs, labels)
monitor.add_data_point("accuracy", data_value_t(scalar=accuracy.item(), timestamp=time.time()))
# データを可視化
monitor.plot()
訓練中のバッチサイズと学習率を記録
from torch.monitor import Monitor
# Monitor を作成
monitor = Monitor()
# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
# 訓練
...
# バッチサイズと学習率を記録
monitor.add_data_point("batch_size", data_value_t(scalar=batch_size, timestamp=time.time()))
monitor.add_data_point("learning_rate", data_value_t(scalar=optimizer.param_groups[0]["lr"], timestamp=time.time()))
# データを可視化
monitor.plot()
カスタムデータの記録
from torch.monitor import Monitor
# Monitor を作成
monitor = Monitor()
# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
# 訓練
...
# カスタムデータを記録
custom_data = ...
monitor.add_data_point("custom_data", data_value_t(scalar=custom_data, timestamp=time.time()))
# データを可視化
monitor.plot()
- 上記のサンプルコードは、PyTorch Monitor の基本的な使い方を示しています。
- 詳細については、PyTorch Monitor のドキュメントを参照してください。
PyTorch Monitor の torch.monitor.data_value_t 以外の方法
add_data
メソッドを使用して、任意の名前と値のペアを Monitor に追加できます。
from torch.monitor import Monitor
# Monitor を作成
monitor = Monitor()
# データを追加
monitor.add_data("loss", loss.item())
monitor.add_data("accuracy", accuracy.item())
# データを可視化
monitor.plot()
Logger
クラスを使用して、データをファイルに記録できます。
from torch.monitor import Monitor, Logger
# Logger を作成
logger = Logger("my_log.txt")
# Monitor を作成
monitor = Monitor(logger=logger)
# 訓練ループ
for epoch in range(epochs):
# 訓練
...
# 損失値を記録
loss = loss_fn(outputs, labels)
monitor.add_data_point("loss", data_value_t(scalar=loss.item(), timestamp=time.time()))
# データを可視化
monitor.plot()
サードパーティライブラリ
TensorBoard や Weights & Biases などのサードパーティライブラリを使用して、データを記録できます。
PyTorch Monitor でデータの値を記録するには、torch.monitor.data_value_t
以外にもいくつかの方法があります。 自分に合った方法を選択してください。
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