PyTorchでニューラルネットワークを構築:torch.nn.ModuleList入門
PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.ModuleList
従来のリストとの違い
従来のPythonリストと比較すると、torch.nn.ModuleList
には以下の利点があります。
- モジュールの登録と管理を容易にする:
torch.nn.ModuleList
は、torch.nn.Module
を継承したモジュールのみを追加できます。これは、誤ったモジュールを追加してエラーが発生するのを防ぎ、コードの安全性と信頼性を向上させます。 - 自動登録:
torch.nn.ModuleList
に追加されたモジュールは、自動的にネットワークのparameters()
とmodules()
属性に登録されます。これは、モデルのパラメータの更新やモジュールのアクセスを容易にする便利な機能です。 - シームレスなシリアル化とデシリアライズ:
torch.nn.ModuleList
は、モデルのシリアル化とデシリアライズにおいてもシームレスに動作します。これは、モデルを保存して再読み込みしたり、異なる環境に移行したりする際に役立ちます。
使用例
torch.nn.ModuleList
は、様々なニューラルネットワークアーキテクチャで使用できます。以下に、簡単な例を紹介します。
import torch
from torch import nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleList([
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 10)
])
def forward(self, x):
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
model = MyModel()
print(model)
# 出力:
# MyModel(
# (layers): ModuleList(
# (0): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)
# (1): ReLU()
# (2): Linear(in_features=20, out_features=10, bias=True)
# )
# )
この例では、MyModel
というクラスが定義されています。このクラスは、3つの層からなるニューラルネットワークを表しており、torch.nn.ModuleList
を使用して層を管理しています。
torch.nn.ModuleList
は、PyTorchのニューラルネットワークにおいて、順序付きのモジュールのリストを管理するための便利なクラスです。従来のリストと比較すると、モジュールの登録と管理を容易にする、自動登録、シームレスなシリアル化とデシリアライズといった利点があります。
PyTorchのtorch.nn.ModuleListを使用したサンプルコード
MLP (Multi-Layer Perceptron)
import torch
from torch import nn
class MLP(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim=100):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleList([
nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
])
def forward(self, x):
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
# サンプルコード
input_dim = 10
output_dim = 3
model = MLP(input_dim, output_dim)
x = torch.randn(10, input_dim)
y = model(x)
print(y.shape) # 出力: (10, 3)
CNN (Convolutional Neural Network)
import torch
from torch import nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleList([
nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, 1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2),
nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, 1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(64 * 4 * 4, 10)
])
def forward(self, x):
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
# サンプルコード
x = torch.randn(1, 1, 28, 28)
model = CNN()
y = model(x)
print(y.shape) # 出力: (1, 10)
RNN (Recurrent Neural Network)
import torch
from torch import nn
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim=100):
super().__init__()
self.rnn = nn.RNN(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x, _ = self.rnn(x)
x = x[:, -1, :]
x = self.fc(x)
return x
# サンプルコード
input_dim = 10
output_dim = 3
seq_len = 20
x = torch.randn(1, seq_len, input_dim)
model = RNN(input_dim, output_dim)
y = model(x)
print(y.shape) # 出力: (1, 3)
torch.nn.ModuleList 以外の方法
ネストされたリスト
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = [
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 10)
]
def forward(self, x):
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
# サンプルコード
model = MyModel()
print(model)
# 出力:
# MyModel(
# (layers): [
# (0): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)
# (1): ReLU()
# (2): Linear(in_features=20, out_features=10, bias=True)
# ]
# )
この方法はシンプルですが、コードの可読性が低下する可能性があります。
OrderedDict
from collections import OrderedDict
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = OrderedDict([
("linear1", nn.Linear(10, 20)),
("relu", nn.ReLU()),
("linear2", nn.Linear(20, 10))
])
def forward(self, x):
for name, layer in self.layers.items():
x = layer(x)
return x
# サンプルコード
model = MyModel()
print(model)
# 出力:
# MyModel(
# (layers): OrderedDict([
# ('linear1', Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)),
# ('relu', ReLU()),
# ('linear2', Linear(in_features=20, out_features=10, bias=True))
# ])
# )
この方法は、キーと値のペアでモジュールを管理できます。
自作のクラス
上記のいずれの方法もニーズに合わない場合は、自作のクラスを作成することができます。
class MyModuleList(nn.Module):
def __init__(self, modules):
super().__init__()
self.modules = modules
def forward(self, x):
for module in self.modules:
x = module(x)
return x
# サンプルコード
modules = [
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 10)
]
model = MyModuleList(modules)
print(model)
# 出力:
# MyModuleList(
# (modules): [
# (0): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)
# (1): ReLU()
# (2): Linear(in_features=20, out_features=10, bias=True)
# ]
# )
この方法は、最も柔軟性がありますが、コード量が増えてしまいます。
最適な方法は、プロジェクトの要件と開発者の好みによって異なります。
- シンプルなプロジェクトの場合は、ネストされたリストで十分です。
- モジュールの名前を付けた
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