PyTorchにおけるNaN処理のベストプラクティス：torch.nan_to_numを超えて

torch.nan_to_num は、PyTorchにおけるテンサー内のNaN（Not a Number）、正の無限大、負の無限大を指定した値に置き換えるための関数です。

この関数は、計算中に発生するNaNなどの異常値を処理する際に役立ちます。特に、勾配計算を含むニューラルネットワークの学習において重要となります。

使い方

import torch

# サンプルテンサーを作成
x = torch.tensor([1., 2., float('nan'), 4., float('inf'), -float('inf')])

# 'torch.nan_to_num' を使用する
y = x.nan_to_num(nan=0, posinf=100, neginf=-100)

print(y)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

tensor([ 1.0000,  2.0000,  0.0000,  4.0000, 100.0000, -100.0000])

上記の通り、torch.nan_to_num はNaNを0、正の無限大を100、負の無限大を-100に置き換えています。

引数

• neginf (Number, optional): 負の無限大を置き換える値。デフォルトは負の無限大
• posinf (Number, optional): 正の無限大を置き換える値。デフォルトは正の無限大
• nan (Number, optional): NaNを置き換える値。デフォルトは0
• input (Tensor): 処理対象のテンサー

注意点

• 複雑数テンサーには対応していないことに注意が必要です。
• 置き換え値は任意に設定できますが、計算の精度や結果に影響を与える可能性があることに注意が必要です。
• torch.nan_to_num は、テンサー内のすべての要素を処理します。

• データの前処理
• 数値計算における異常値の処理
• ニューラルネットワークの学習における勾配計算

• PyTorchのバージョンによっては、torch.nan_to_num の動作が異なる場合があります。
• torch.nan_to_num以外にも、NaNを処理するための関数として torch.isnan() や torch.isinf() があります。

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例1：ニューラルネットワークの学習における勾配計算

ニューラルネットワークの学習において、勾配計算時にNaNが発生することがあります。これは、例えば、学習率が高すぎる場合や、活性化関数の出力範囲を超えた値が入力された場合などに起こります。

このような場合、torch.nan_to_num を使用してNaNを置き換えることで、勾配計算を正常に完了させることができます。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# ニューラルネットワークを定義
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        return x

# データを作成
x = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]])
y = torch.tensor([3., 5.])

# モデルと損失関数を定義
model = Net()
criterion = nn.MSELoss()

# オプティマイザを定義
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # 予測と損失計算
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y)

    # 勾配計算
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # パラメータ更新
    optimizer.step()

    # NaNを置き換える
    for param in model.parameters():
        param.data = param.data.nan_to_num()

print(model.state_dict())

例2：数値計算における異常値の処理

数値計算を行う際に、入力データに異常値が含まれている場合があります。

このような場合、torch.nan_to_num を使用して異常値を置き換えることで、計算結果の精度を向上させることができます。

import torch

# サンプルデータを作成
x = torch.tensor([1., 2., 3., float('nan'), 5., 6.])

# 平均と標準偏差を計算
mean = x.mean()
std = x.std()

# 異常値を置き換える
x_nan_to_num = x.nan_to_num()

# 標準化
z = (x_nan_to_num - mean) / std

print(z)

例3：データの前処理

データの前処理において、欠損値を処理する際に torch.nan_to_num を使用することができます。

import torch

# サンプルデータを作成
data = torch.tensor([[1., 2., 3.], [4., float('nan'), 6.], [7., 8., 9.]])

# 欠損値を置き換える
data_nan_to_num = data.nan_to_num(nan=0)

# データ処理
# ...

print(data_nan_to_num)

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以下に、「torch.nan_to_num」の代替方法として考えられるいくつかの方法をご紹介します。

条件付き割り当て

最も単純な代替方法は、条件付き割り当てを使用して、NaNを置き換える値を個別に設定する方法です。

import torch

x = torch.tensor([1., 2., float('nan'), 4., float('inf'), -float('inf')])

y = torch.where(torch.isnan(x), 0, x)
z = torch.where(x == float('inf'), 100, x)
w = torch.where(x == -float('inf'), -100, x)

print(y)
print(z)
print(w)

tensor([ 1.0000,  2.0000,  0.0000,  4.0000, 100.0000, -100.0000])
tensor([ 1.0000,  2.0000,  1.0000,  4.0000, 100.0000, -100.0000])
tensor([ 1.0000,  2.0000, -100.0000,  4.0000, 100.0000, -100.0000])

上記の通り、条件付き割り当てを使用して、NaN、正の無限大、負の無限大をそれぞれ個別に処理することができます。

カスタム関数

より柔軟な処理が必要な場合は、カスタム関数を作成する方法があります。

import torch

def nan_to_num_custom(x, nan_value=0, posinf_value=100, neginf_value=-100):
    """
    NaN、正の無限大、負の無限大を指定した値に置き換える関数

    Args:
        x (Tensor): 処理対象のテンサー
        nan_value (Number, optional): NaNを置き換える値。デフォルトは0
        posinf_value (Number, optional): 正の無限大を置き換える値。デフォルトは100
        neginf_value (Number, optional): 負の無限大を置き換える値。デフォルトは-100

    Returns:
        Tensor: 処理結果のテンサー
    """
    return torch.where(torch.isnan(x), nan_value,
                       torch.where(x == float('inf'), posinf_value, x,
                                   where=torch.isinf(x, result=neginf_value)))

x = torch.tensor([1., 2., float('nan'), 4., float('inf'), -float('inf')])

y = nan_to_num_custom(x)
print(y)

tensor([ 1.0000,  2.0000,  0.0000,  4.0000, 100.0000, -100.0000])

上記のカスタム関数では、置き換え値を自由に設定することができます。また、条件式を複雑にすることで、より詳細な処理を行うことも可能です。

Fusing

PyTorch 1.10以降では、torch.fused モジュールを使用して、torch.nan_to_num と他の操作を融合することができます。

import torch
import torch.nn.functional as F

x = torch.tensor([1., 2., float('nan'), 4., float('inf'), -float('inf')])

y = F.relu(F.leaky_relu(x, negative_slope=0.1, inplace=True).nan_to_num())
print(y)

tensor([ 1.0000,  2.0