torch.optim.Adamax.step() のサンプルコード
PyTorch の Optimization における torch.optim.Adamax.step() の詳細解説
概要
torch.optim.Adamax.step()
は、Adamax
アルゴリズムに基づいてモデルのパラメータを更新する関数です。この関数は、以下の式に基づいてパラメータを更新します。
θ_t+1 = θ_t - α_t * m_t / (√v_t + ε)
θ_t
:現在のモデルパラメータθ_t+1
:更新後のモデルパラメータα_t
:学習率m_t
:過去の勾配の指数移動平均ε
:発散防止のための小さな定数
主な特徴
- Adam と RMSProp の利点を組み合わせたアルゴリズム
- 学習率の自動調整
- パラメータ更新時のスケーリングに指数移動平均を用いる
- 勾配の大きさに影響を受けにくい
使用例
import torch
import torch.optim as optim
# モデルと損失関数を定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# Optimizer を定義
optimizer = optim.Adamax(model.parameters(), lr=0.01)
# 学習ループ
for epoch in range(100):
# 入力と正解ラベル
inputs, labels = ...
# 予測
outputs = model(inputs)
# 損失計算
loss = loss_fn(outputs, labels)
# 勾配の計算
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# パラメータの更新
optimizer.step()
コード解説
optim.Adamax(model.parameters(), lr=0.01)
:Adamax
optimizer を定義model.parameters()
: モデルのパラメータを取得lr=0.01
: 学習率を 0.01 に設定
optimizer.zero_grad()
: 勾配を初期化loss.backward()
: 損失関数の勾配を計算optimizer.step()
: パラメータを更新
学習率の調整
Adamax
は学習率を自動的に調整しますが、必要に応じて学習率を手動で調整することもできます。学習率を調整するには、optimizer.param_groups[0]['lr']
の値を変更します。
# 学習率を 0.005 に変更
optimizer.param_groups[0]['lr'] = 0.005
Adamax
は、Adam と同様に、比較的高い学習率を使用することができます。Adamax
は、勾配の大きさに影響を受けにくいため、スパースなデータセットに対して有効です。Adamax
は、深いニューラルネットワークの学習に有効です。
PyTorch の Optimization における torch.optim.Adamax.step() のサンプルコード
MNIST データセットによる画像分類
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.optim import Adamax
# MNIST データセットの読み込み
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)
# データセットの変換
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# モデルの定義
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__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
# モデルの生成
model = Net()
# Optimizer の定義
optimizer = Adamax(model.parameters(), lr=0.01)
# 損失関数の定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 学習ループ
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# データを GPU に転送
data, target = data.cuda(), target.cuda()
# 予測
output = model(data)
# 損失計算
loss = criterion(output, target)
# 勾配の計算
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# パラメータの更新
optimizer.step()
# ログ出力
if batch_idx % 100 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
# テスト
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
data, target = data.cuda(), target.cuda()
output = model(data)
test_loss += criterion(output, target).item()
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {:.2f}%\n'.format(
test_loss / len(test_loader),
100. * correct / len(test_loader.dataset)))
CIFAR-10 データセットによる画像分類
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.optim import Adamax
# CIFAR-10 データセットの読み込み
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)
# データセットの変換
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch
PyTorch の Optimization における torch.optim.Adamax.step() のその他の方法
学習率スケジューラ
例えば、torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR
を使用して、エポックごとに学習率を指数関数的に減衰させることができます。
# 学習率スケジューラの定義
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)
# 学習ループ
for epoch in range(10):
# ...
# 学習率の更新
scheduler.step()
手動による学習率調整
学習率スケジューラを使用せずに、学習率を手動で調整することもできます。
# 学習率の調整
for epoch in range(10):
# ...
# 学習率の調整
if epoch % 5 == 0:
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] *= 0.9
その他の最適化アルゴリズム
Adamax
以外にも、Adam、SGD、RMSProp などのさまざまな最適化アルゴリズムがあります。それぞれのアルゴリズムには長所と短所があり、データセットやモデルによって最適なアルゴリズムは異なります。
PyTorch には、さまざまな最適化アルゴリズムが実装されています。詳細は、PyTorch の Optimization チュートリアル: URL PyTorch Optimization チュートリアル を参照してください。
転移学習は、事前学習済みのモデルを利用して、新しいタスクの学習を効率的に行う手法です。
PyTorch には、torchvision: URL torchvision モジュールに、ImageNet データセットで事前学習済みのモデルがいくつか実装されています。
転移学習を使用することで、学習時間を短縮し、精度を向上させることができます。
データ拡張は、データセットの人工的に増やす手法です。データ拡張を使用することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。
PyTorch には、torchvision: URL torchvision モジュールに、画像データの拡張に使えるいくつかの変換が実装されています。
データ拡張を使用することで、モデルがさまざまなデータに対して
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で事前学習済みモデルを使う:torch.utils.model_zoo徹底解説
torch. utils. model_zoo でモデルをロードするには、以下のコードを使用します。このコードは、ImageNet データセットで事前学習済みの ResNet-18 モデルをダウンロードしてロードします。torch. utils
PyTorch Miscellaneous: torch.testing.assert_close() の詳細解説
torch. testing. assert_close() は、PyTorch テストモジュール内にある関数で、2つのテンソルの要素がほぼ等しいことを確認するために使用されます。これは、テストコードで計算結果の正確性を検証する際に役立ちます。
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 Neuro Networkにおける「torch.nn.utils.prune.PruningContainer.apply_mask()」の解説
torch. nn. utils. prune. PruningContainer. apply_mask() は、ニューラルネットワークのウェイトを剪定(pruning)するために使用される関数です。剪定とは、不要なウェイトを削除することで、モデルの複雑さを削減し、計算量を節約する手法です。
PyTorch vs TensorFlow vs Keras:時系列データ処理フレームワーク徹底比較
この解説では、torch. nnモジュールにおけるtorch. nn. GRUCellクラスについて、ニューラルネットワークプログラミングの観点から分かりやすく解説します。GRUCellは、Gated Recurrent Unit (GRU)と呼ばれるニューラルネットワークの1つです。GRUは、時系列データ処理において高い性能を発揮するRNN (Recurrent Neural Network)の一種です。
ファイルディスクリプタ共有 vs ファイルシステム共有:torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()で最適な共有戦略を選択
torch. multiprocessing. get_sharing_strategy()は、マルチプロセス環境でCPUテンサーを共有するための戦略を取得します。この戦略は、プロセス間でテンサーデータを効率的に共有する方法を決定します。詳細
PyTorch Probability Distributions: torch.distributions.fishersnedecor.FisherSnedecor解説
torch. distributions. fishersnedecor. FisherSnedecor. has_rsample は、Fisher-Snedecor 分布 (FisherSnedecor) の rsample メソッドの存在を確認するための属性です。rsample メソッドは、分布からのランダムサンプルを生成するために使用されます。
PyTorchでニューラルネットワークを剪定:torch.nn.utils.prune.RandomStructured.remove()の徹底解説
torch. nn. utils. prune. RandomStructured. remove()は、PyTorchのニューラルネットワークライブラリにおける関数で、ランダム構造化剪定を行う際に、ネットワークから不要な接続を削除するために使用されます。