ParametrizationListとは?PyTorchニューラルネットワークのパラメータを効率的に管理するツール
PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.utils.parametrize.ParametrizationListの詳細解説
PyTorchのニューラルネットワークモジュールtorch.nn
には、ParametrizationList
と呼ばれる便利なクラスがあります。これは、ニューラルネットワークのパラメータを効率的に管理するためのツールです。
ParametrizationList
は、パラメータを持つモジュールのリストを管理するためのクラスです。各モジュールは、torch.nn.Module
を継承する必要があります。
ParametrizationListの利点:
- パラメータの更新を効率化
- コードの簡潔化
- メモリ使用量の削減
ParametrizationListの使い方:
ParametrizationList
クラスのインスタンスを作成- リストにモジュールを追加
- パラメータを更新
- モジュールの出力
ParametrizationListの例:
import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
return x + self.param
# ParametrizationListのインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()
# リストにモジュールを追加
modules.append(MyModule())
modules.append(MyModule())
# パラメータを更新
for module in modules:
module.param.data += 1
# モジュールの出力
for module in modules:
print(module(torch.randn(10)))
ParametrizationListの注意点:
- 各モジュールは、
torch.nn.Module
を継承する必要があります。 - パラメータの更新は、
ParametrizationList
のインスタンスではなく、個々のモジュールに対して行う必要があります。
ParametrizationList
は、PyTorch 1.8以降で使用できます。- 質問や疑問があれば、お気軽にコメントしてください。
ParametrizationList を使ったサンプルコード
重みを共有するニューラルネットワーク
import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
return x @ self.weight
# ParametrizationList のインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()
# 同じ重みを共有するモジュールを 2 つ作成
for _ in range(2):
modules.append(MyModule())
# 1 つ目のモジュールの出力
output1 = modules[0](torch.randn(10))
# 2 つ目のモジュールの出力
output2 = modules[1](torch.randn(10))
# 出力は同じ
print(output1 == output2)
条件付きで異なるモジュールを使用する
import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList
class MyModule1(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
return x @ self.weight
class MyModule2(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
return x @ self.weight * 2
# ParametrizationList のインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()
# 条件によって異なるモジュールを追加
if condition:
modules.append(MyModule1())
else:
modules.append(MyModule2())
# モジュールの出力
output = modules[0](torch.randn(10))
異なるパラメータ更新方法を使用する
import torch
from torch.nn import Parameter, ParametrizationList
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
return x @ self.weight
# ParametrizationList のインスタンスを作成
modules = ParametrizationList()
# 異なるパラメータ更新方法を持つモジュールを追加
modules.append(MyModule())
modules.append(MyModule())
# 1 つ目のモジュールのパラメータを SGD で更新
optimizer1 = torch.optim.SGD(modules[0].parameters(), lr=0.1)
# 2 つ目のモジュールのパラメータを Adam で更新
optimizer2 = torch.optim.Adam(modules[1].parameters(), lr=0.01)
# パラメータを更新
for _ in range(10):
optimizer1.step()
optimizer2.step()
サンプルコードを参考に、さまざまなユースケースで活用してみてください。
ParametrizationList 以外の方法
手動で管理する
最も基本的な方法は、各モジュールの .parameters()
メソッドを使用してパラメータを手動で管理する方法です。
import torch
from torch.nn import Parameter
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
return x @ self.weight
# モジュールのリストを作成
modules = []
# 2 つのモジュールを作成
for _ in range(2):
modules.append(MyModule())
# パラメータを更新
for module in modules:
module.weight.data += 1
# モジュールの出力
for module in modules:
print(module(torch.randn(10)))
この方法はシンプルですが、コードが冗長になりやすく、誤りも発生しやすいです。
torch.nn.ModuleList
は、torch.nn.Module
を継承するモジュールのリストを管理するためのクラスです。
import torch
from torch.nn import Parameter, ModuleList
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = Parameter(torch.randn(10))
def forward(self, x):
return x @ self.weight
# モジュールのリストを作成
modules = ModuleList([MyModule(), MyModule()])
# パラメータを更新
for module in modules:
module.weight.data += 1
# モジュールの出力
for module in modules:
print(module(torch.randn(10)))
ParametrizationList
と比べてコードが簡潔になりますが、パラメータ更新
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