PyTorchにおける効率的なパラメータ管理: `torch.nn.Parameter` の賢い使い方

PyTorchは、深層学習モデルの構築とトレーニングに広く使用される強力なライブラリです。torch.nn モジュールは、ニューラルネットワークの構築に使用される基本的なクラスと機能を提供します。このモジュールの重要な要素の 1 つは torch.nn.Parameter クラスです。このクラスは、ニューラルネットワークの学習可能なパラメータ (重みとバイアス) を表すために使用されます。

torch.nn.Parameter とは？

torch.nn.Parameter は、通常の torch.Tensor と似ていますが、重要な点が 2 つあります。

自動微分: torch.nn.Parameter は、自動微分エンジンとの統合を可能にする特別な属性を持っています。これにより、勾配を計算し、学習中にパラメータを更新することができます。
モジュールとの統合: torch.nn.Parameter は、torch.nn モジュールの他の要素とシームレスに統合されます。つまり、ネットワーク内のパラメータを簡単に管理できます。

torch.nn.Parameter の作成

torch.nn.Parameter を作成するには、torch.nn.Parameter コンストラクタを使用します。このコンストラクタには、以下の引数が必要です。

requires_grad (オプション): パラメータを学習対象にするかどうかを指定するブーリアン値 (デフォルトは True)
data: パラメータの値を表す torch.Tensor

import torch

# 重みをランダムに初期化
weight = torch.randn(10, 20)

# 重みをパラメータに変換
parameter = torch.nn.Parameter(weight, requires_grad=True)

torch.nn.Parameter の操作

torch.nn.Parameter は通常の torch.Tensor と同様に操作できます。つまり、数学演算を実行したり、他のテンソルと比較したりすることができます。ただし、torch.nn.Parameter の主な目的は、学習可能なパラメータを表すことです。

torch.nn.Parameter の利点

torch.nn.Parameter を使用すると、以下の利点があります。

コードの簡潔性: コードをより簡潔で読みやすくすることができます。
モジュールとの統合: ネットワーク内のパラメータを簡単に管理できます。
自動微分: 勾配を計算し、学習中にパラメータを更新する必要がなくなります。

import torch
import torch.nn as nn

# データを作成
X = torch.randn(100, 20)
y = torch.randn(100)

# ニューラルネットワークを定義
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(20, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルをインスタンス化
model = Net()

# 重みをランダムに初期化
model.fc1.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(50, 20))
model.fc1.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(50))
model.fc2.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(1, 50))
model.fc2.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(1))

# 損失関数と最適化アルゴリズムを定義
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# モデルをトレーニング
for epoch in range(1000):
    # 予測を計算
    y_pred = model(X)

    # 損失を計算
    loss = criterion(y_pred, y)

    # 勾配をゼロ化
    optimizer.zero_grad()

    # 勾配を計算
    loss.backward()

    # パラメータを更新
    optimizer.step()

    # 損失を表示
    print(epoch, loss.item())

このコードは、以下のことを行います。

訓練データとラベルを作成します。
nn.Module を継承したニューラルネットワーククラスを定義します。このクラスには、2 つの全結合層 (fc1 と fc2) があります。
モデルをインスタンス化します。
各層の重みとバイアスを torch.nn.Parameter としてランダムに初期化します。
損失関数と最適化アルゴリズムを定義します。
モデルをトレーニングします。各エポックで、モデルは予測を行い、損失を計算し、勾配を計算し、パラメータを更新します。

単純なテンソル

以下のコードのように、単純なテンソルで定義できます。
少数の固定パラメータを扱う場合、torch.nn.Parameterのオーバーヘッドは不要です。

import torch

weight = torch.randn(20, 30)
bias = torch.zeros(30)

# モデルの構築
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(20, 30)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x) + weight

# モデルのインスタンス化
model = Net()

カスタムモジュール

以下のコードは、重みをL2正則化でペナルティするカスタムモジュールの実装例です。
パラメータの更新規則やデータ型を制御する必要がある場合、カスタムモジュールが役立ちます。

import torch
import torch.nn as nn

class L2RegularizedLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, lambda_=0.01):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(in_features, out_features)
        self.lambda_ = lambda_

    def forward(self, x):
        output = self.fc(x)
        loss = self.lambda_ * torch.norm(self.fc.weight, 2)
        return output, loss

# モデルの構築
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = L2RegularizedLinear(28, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x, _ = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルのインスタンス化
model = Net()

以下のコードは、モデルの最初の層の重みを凍結し、2番目の層のみを学習させる例です。
すでに学習済みのパラメータを微調整したい場合、requires_grad=False オプションを使用してパラメータを凍結できます。

import torch
import torch.nn as nn

# モデルの構築
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルのインスタンス化
model = Net()

# 最初の層の重みを凍結
for param in model.fc1.parameters():
    param.requires_grad = False

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