torch.nn.Parameterを使いこなして、PyTorchのニューラルネットワークを構築
PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.Parameter
概要
主な機能
- ネットワークのパラメータを定義、管理
- 勾配計算による自動更新
- パラメータの初期化
コード例
import torch
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 重みを定義
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
# バイアスを定義
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
# 順伝播
return torch.matmul(x, self.weight) + self.bias
net = MyNet()
# パラメータを確認
print(net.weight)
print(net.bias)
# 損失関数を定義
criterion = nn.MSELoss()
# 最適化アルゴリズムを定義
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# 訓練ループ
for epoch in range(100):
# 順伝播
outputs = net(x)
# 損失計算
loss = criterion(outputs, y)
# 勾配計算
loss.backward()
# パラメータ更新
optimizer.step()
# 訓練後のパラメータを確認
print(net.weight)
print(net.bias)
詳細
torch.nn.Parameter
はtorch.Tensor
を継承しており、テンサー演算が可能です。- ネットワークのパラメータは
net.parameters()
で取得できます。 - パラメータの初期化方法は
torch.nn.init
モジュールで提供されています。 - 勾配計算は自動的に行われますが、手動で計算することも可能です。
- パラメータ更新は
optimizer.step()
メソッドで行われます。
補足
torch.nn.Parameter
は、ニューラルネットワークだけでなく、PyTorch の他のモジュールでも使用できます。torch.nn.Parameter
は、学習可能な変数を表現するクラスですが、学習不可な変数を表現するtorch.Tensor
も使用できます。
PyTorch ニューラルネットワークにおけるtorch.nn.Parameterのサンプルコード
線形回帰
import torch
import torch.nn as nn
# データ
x = torch.linspace(-10, 10, 100)
y = 2 * x + 1
# モデル
class LinearRegression(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(1))
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(1))
def forward(self, x):
return x * self.weight + self.bias
model = LinearRegression()
# 損失関数
criterion = nn.MSELoss()
# 最適化アルゴリズム
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 訓練ループ
for epoch in range(100):
# 順伝播
outputs = model(x)
# 損失計算
loss = criterion(outputs, y)
# 勾配計算
loss.backward()
# パラメータ更新
optimizer.step()
# 訓練後のパラメータを確認
print(model.weight)
print(model.bias)
# 予測
y_pred = model(x)
# 結果の可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_pred, color="red")
plt.show()
MNIST分類
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
# データ
transform = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
shuffle=True)
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
shuffle=False)
# モデル
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.dropout1(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
output = F.log_softmax(x, dim=1)
return output
model = CNN()
# 損失関数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 最適化アルゴリズム
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 訓練ループ
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 入出力データ
inputs, labels = data
# 順伝播
outputs = model(inputs)
# 損失計算
loss = criterion(outputs, labels)
# 勾配計算
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# パラメータ更新
optimizer.step()
# 損失の記録
running_loss += loss.item()
print(
PyTorch ニューラルネットワークにおけるtorch.nn.Parameterの使い方の補足
パラメータの初期化
torch.nn.init.normal_
:正規分布で初期化torch.nn.init.uniform_
:一様分布で初期化torch.nn.init.constant_
:定数で初期化torch.nn.init.xavier_normal_
:Xavierの初期化torch.nn.init.kaiming_normal_
:Kaimingの初期化
例:
# 重みを正規分布で初期化
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
# バイアスを一様分布で初期化
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.rand(10))
パラメータの固定
訓練時に特定のパラメータを更新しないようにしたい場合は、requires_grad
属性を False
に設定できます。
例:
# バイアスを更新しない
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.rand(10), requires_grad=False)
パラメータの共有
複数のモジュール間でパラメータを共有したい場合は、torch.nn.Parameter
オブジェクトを直接渡すことができます。
例:
class MyModule1(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
class MyModule2(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.my_module1 = MyModule1()
# パラメータを共有
self.weight = self.my_module1.weight
その他
torch.nn.Parameter
は、勾配計算を自動的に行うように設計されています。torch.nn.Parameter
は、PyTorch の他のモジュールでも使用できます。
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