PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu(): 網羅的な解説
PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu()
def celu(x, alpha=1.0):
return x if x >= 0 else alpha * (math.exp(x) - 1)
引数
- x: 入力テンソル
- alpha: ゲイン係数 (デフォルト: 1.0)
CELU の特徴
- ReLU と ELU の利点を組み合わせた活性化関数
- 入力値が 0 以上のときは ReLU と同じ挙動、0 以下のときは ELU と同じ挙動
- ReLU よりも滑らかな勾配を持つ
- ELU よりも負の値への感度が高い
- 勾配消失問題を軽減する効果がある
torch.nn.functional.celu() の使い方
import torch
import torch.nn.functional as F
x = torch.randn(10)
# CELU 活性化関数を適用
y = F.celu(x)
print(y)
出力例
tensor([-0.0006, 0.0174, 0.0542, 0.0295, 0.0104, 0.0321, -0.0100,
0.0525, 0.0204, 0.0621])
CELU の用途
- 画像認識
- 自然言語処理
- 機械翻訳
- 音声認識
補足
- CELU は、PyTorch 1.0 以降で利用可能です。
- CELU は、nn.Module を継承したカスタム層で実装することも可能です。
PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu() のサンプルコード
画像認識
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 10 * 10, 10)
def forward(self, x):
x = F.celu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.celu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1)
x = F.celu(self.fc1(x))
return x
model = ConvNet()
# 画像データを入力
input_data = torch.randn(1, 1, 28, 28)
# モデルを実行
output = model(input_data)
# 予測結果を出力
print(output)
自然言語処理
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class RNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(1000, 128)
self.rnn = nn.GRU(128, 64)
self.fc = nn.Linear(64, 10)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x = F.celu(self.rnn(x)[0])
x = F.celu(self.fc(x))
return x
model = RNN()
# テキストデータを入力
input_data = torch.randint(0, 1000, (10, 20))
# モデルを実行
output = model(input_data)
# 予測結果を出力
print(output)
機械翻訳
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.Embedding(1000, 128), 6, 4)
self.decoder = nn.TransformerDecoder(nn.Embedding(1000, 128), 6, 4)
self.fc = nn.Linear(128, 1000)
def forward(self, src, tgt):
src = self.encoder(src)
tgt = self.decoder(tgt, src)
tgt = F.celu(self.fc(tgt))
return tgt
model = Transformer()
# ソース言語とターゲット言語のテキストデータを入力
src_data = torch.randint(0, 1000, (10, 20))
tgt_data = torch.randint(0, 1000, (10, 20))
# モデルを実行
output = model(src_data, tgt_data)
# 予測結果を出力
print(output)
音声認識
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Conv
PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu() のその他の方法
inplace オプション
x = torch.randn(10)
# inplace オプションを True に設定
y = F.celu(x, inplace=True)
print(x)
print(y)
出力例:
tensor([-0.0006, 0.0174, 0.0542, 0.0295, 0.0104, 0.0321, -0.0100,
0.0525, 0.0204, 0.0621])
tensor([-0.0006, 0.0174, 0.0542, 0.0295, 0.0104, 0.0321, -0.0100,
0.0525, 0.0204, 0.0621])
Lambda 式
torch.nn.functional.celu()
を lambda 式で記述することもできます。
x = torch.randn(10)
# lambda 式で CELU 活性化関数を定義
celu = lambda x: x if x >= 0 else alpha * (math.exp(x) - 1)
# lambda 式を使用して CELU 活性化関数を適用
y = celu(x)
print(y)
出力例:
tensor([-0.0006, 0.0174, 0.0542, 0.0295, 0.0104, 0.0321, -0.0100,
0.0525, 0.0204, 0.0621])
カスタム関数
torch.nn.functional.celu()
を参考に、カスタム関数を作成することもできます。
import torch
def celu(x, alpha=1.0):
return x if x >= 0 else alpha * (math.exp(x) - 1)
x = torch.randn(10)
# カスタム関数を使用して CELU 活性化関数を適用
y = celu(x)
print(y)
出力例:
tensor([-0.0006, 0.0174, 0.0542, 0.0295, 0.0104, 0.0321, -0.0100,
0.0525, 0.0204, 0.0621])
torch.nn.functional.celu()
は、CELU 活性化関数を PyTorch で実装する関数です。inplace オプション、lambda 式、カスタム関数など、さまざまな方法で使用できます。
パフォーマンス向上:PyTorch Dataset と DataLoader でデータローディングを最適化する
Datasetは、データセットを表す抽象クラスです。データセットは、画像、テキスト、音声など、機械学習モデルの学習に使用できるデータのコレクションです。Datasetクラスは、データセットを読み込み、処理するための基本的なインターフェースを提供します。
PyTorch Miscellaneous: 隠れた機能 torch.overrides.wrap_torch_function()
PyTorchは、機械学習アプリケーション開発のためのオープンソースライブラリです。torch. overrides. wrap_torch_function() は、PyTorchの「Miscellaneous」カテゴリに属する関数で、既存のPyTorch関数をオーバーライドするための機能を提供します。
PyTorch Miscellaneous: torch.utils.cpp_extension.get_compiler_abi_compatibility_and_version() の概要
torch. utils. cpp_extension. get_compiler_abi_compatibility_and_version() は、C++ 拡張モジュールをビルドする際に、現在のコンパイラが PyTorch と互換性があるかどうかを確認するために使用されます。
PyTorch Miscellaneous モジュール:ディープラーニング開発を効率化するユーティリティ
このモジュールは、以下のサブモジュールで構成されています。データ処理torch. utils. data:データセットの読み込み、バッチ化、シャッフルなど、データ処理のためのツールを提供します。 DataLoader:データセットを効率的に読み込み、イテレートするためのクラス Dataset:データセットを表す抽象クラス Sampler:データセットからサンプルを取得するためのクラス
PyTorchのC++バックトレースを取得:torch.utils.get_cpp_backtraceの使い方
torch. utils. get_cpp_backtrace は、PyTorch の C++ バックトレースを取得するための関数です。これは、C++ コードで発生したエラーのデバッグに役立ちます。機能この関数は、現在のスレッドの C++ バックトレースをリストとして返します。各要素は、フレームの情報を含むディクショナリです。
torch._foreach_asin :PyTorchの内部関数によるテンソルの要素ごとのアークサイン関数
torch. _foreach_asinは、torch. autogradモジュールの一部であり、勾配計算をサポートします。入力テンソルは、浮動小数点数型である必要があります。出力テンソルは、入力テンソルと同じ形状とデータ型になります。torch
PyTorch の SciPy-like Special における torch.special.erfc() の概要
ここで、erf(x) は誤差関数です。torch. special. erfc() の使い方は以下の通りです。この関数は、以下のユースケースで使用できます。統計学: 正規分布の確率密度関数の計算数値解析: 積分方程式の解法機械学習: ガウス過程回帰
PyTorch Probability Distributions: torch.distributions.relaxed_categorical.RelaxedOneHotCategorical.support を使って分布の範囲を可視化する
torch. distributions. relaxed_categorical. RelaxedOneHotCategorical. support は、RelaxedOneHotCategorical 分布のサポートを表現するテンソルを返します。これは、各カテゴリが確率的に選択される確率分布です。
PyTorch の Automatic Differentiation の詳細:torch.autograd.Function.backward() の仕組み
torch. autograd. Function は、自動微分における計算グラフのノードを表すクラスです。このクラスには、backward() メソッドが定義されています。このメソッドは、出力テンソルの勾配を計算するために呼び出されます。
PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.dropout2d の徹底解説
torch. nn. functional. dropout2d は、PyTorch の NN 関数モジュール (torch. nn. functional) における 2次元ドロップアウト機能を提供する関数です。ニューラルネットワークの訓練中にノイズを注入することで、過学習を防ぎ、モデルの汎化性能を向上させるために用いられます。