PyTorchでAdadeltaオプティマイザーのパラメータ更新を制御する: step_pre_hookフックの活用例

torch.optim.Adadelta.register_step_pre_hook() は、PyTorch の Adadelta オプティマイザーで、パラメータ更新前に実行されるカスタムフック関数を登録するためのメソッドです。このフック関数は、パラメータ更新プロセスを制御したり、追加の処理を実行したりするために使用できます。

使用方法

def my_step_pre_hook(optimizer, state):
    # パラメータ更新前に実行される処理を記述
    # 例：学習率の調整、勾配クリッピングなど

optimizer.register_step_pre_hook(my_step_pre_hook)

例

以下の例では、Adadelta オプティマイザーでパラメータ更新前に学習率を 0.1 倍するフック関数を登録します。

import torch
import torch.optim as optim

def my_step_pre_hook(optimizer, state):
    for group in optimizer.param_groups:
        group['lr'] *= 0.1

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

optimizer.register_step_pre_hook(my_step_pre_hook)

# モデルのトレーニング
...

注意点

step_pre_hook 関数は、何も返さない必要があります。
step_pre_hook 関数は、オプティマイザーの状態 (state) を引数として受け取ります。この状態には、学習率、勾配、パラメータなどの情報が含まれています。
step_pre_hook 関数は、パラメータ更新前に必ず実行されます。

応用例

step_pre_hook は、様々な用途に使用できます。以下にいくつかの例を示します。

デバッグ
カスタムロス関数の計算
正則化
勾配クリッピング
学習率のスケジューリング

Morrow County, Oregon, United States の情報:
- 人口: 約25,000人
- 郡庁所在地: Heppner
- 経済: 農業、林業、観光
- 観光名所: John Day Fossil Beds National Monument、Columbia River Gorge Scenic Byway

import torch
import torch.optim as optim

def my_step_pre_hook(optimizer, state):
    if state['current_epoch'] % 10 == 0:
        for group in optimizer.param_groups:
            group['lr'] *= 0.9

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

optimizer.register_step_pre_hook(my_step_pre_hook)

# モデルのトレーニング
...

勾配クリッピング

以下の例では、Adadelta オプティマイザーで、勾配の大きさを 1.0 にクリップするフック関数を登録します。

import torch
import torch.optim as optim

def my_step_pre_hook(optimizer, state):
    for group in optimizer.param_groups:
        for param in group['params']:
            param.grad.clamp_(-1.0, 1.0)

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

optimizer.register_step_pre_hook(my_step_pre_hook)

# モデルのトレーニング
...

正則化

以下の例では、Adadelta オプティマイザーで、L2 正則化を適用するフック関数を登録します。

import torch
import torch.optim as optim

def my_step_pre_hook(optimizer, state):
    for group in optimizer.param_groups:
        for param in group['params']:
            param.data -= 0.01 * param.data

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

optimizer.register_step_pre_hook(my_step_pre_hook)

# モデルのトレーニング
...

カスタムロス関数の計算

以下の例では、Adadelta オプティマイザーで、カスタムロス関数を計算するフック関数を登録します。

import torch
import torch.optim as optim

def my_step_pre_hook(optimizer, state):
    # カスタムロス関数を計算

    loss = my_custom_loss(model.output, target)

    # オプティマイザーにカスタムロスを設定

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

optimizer.register_step_pre_hook(my_step_pre_hook)

# モデルのトレーニング
...

デバッグ

以下の例では、Adadelta オプティマイザーで、各パラメータの勾配と更新量を記録するフック関数を登録します。

import torch
import torch.optim as optim

def my_step_pre_hook(optimizer, state):
    for group in optimizer.param_groups:
        for param in group['params']:
            print(f"param: {param}")
            print(f"grad: {param.grad}")
            print(f"update: {param.grad * optimizer.param_groups[0]['lr']}")

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

optimizer.register_step_pre_hook(my_step_pre_hook)

# モデルのトレーニング
...

optimizer.step() 内でカスタム処理を行う

最も単純な方法は、optimizer.step() 内でカスタム処理を行うことです。これは、パラメータ更新前にフック関数を呼び出す代わりに、更新処理の一部として直接処理を実行するものです。以下の例では、学習率を 0.1 倍する処理を step() 内で行っています。

import torch
import torch.optim as optim

def my_step(optimizer, loss):
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 学習率を 0.1 倍する
    for group in optimizer.param_groups:
        group['lr'] *= 0.1

    optimizer.step()

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

# モデルのトレーニング
for epoch in range(10):
    # ...
    optimizer.my_step(loss)

この方法は、単純で分かりやすいですが、step() 内の処理が複雑になりやすいという欠点があります。

torch.optim.Optimizer を継承したカスタムオプティマイザークラスを作成する

より柔軟な方法として、torch.optim.Optimizer を継承したカスタムオプティマイザークラスを作成することができます。この方法では、step() メソッドをオーバーライドして、パラメータ更新前にカスタム処理を実行することができます。以下の例では、学習率を 0.1 倍する処理を step() メソッド内で実行するカスタムオプティマイザークラスを作成しています。

import torch
import torch.optim as optim

class MyAdadelta(optim.Adadelta):
    def step(self, closure=None):
        loss = None
        if closure is not None:
            loss = closure()

        if loss is not None:
            self.zero_grad()
            loss.backward()

            # 学習率を 0.1 倍する
            for group in self.param_groups:
                group['lr'] *= 0.1

            self.step(loss)

model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = MyAdadelta(model.parameters())

# モデルのトレーニング
for epoch in range(10):
    # ...
    optimizer.step(loss)

この方法は、より柔軟で複雑な処理が可能ですが、コード量が増え、複雑になるという欠点があります。

torch.nn.Module の register_forward_pre_hook() と register_backward_hook() を使用する

さらに柔軟な方法として、torch.nn.Module の register_forward_pre_hook() と register_backward_hook() を使用して、モデルの前向き計算と後向き計算のタイミングでカスタム処理を実行することができます。以下の例では、学習率を 0.1 倍する処理をモデルの前向き計算と後向き計算のタイミングで実行しています。

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

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        # 学習率を 0.1 倍する
        for param in self.parameters():
            param.data *= 0.1

        return self.linear(x)

model = MyModel()
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters())

# モデルのトレーニング
for epoch in range(10):
    # ...
    optimizer.zero_grad()
    loss = loss_fn(model(x), y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

この方法は、モデルの前向き計算と後向き計算のタイミングで柔軟に処理を実行することができますが、コードが複雑になり、デバッグが難しくなるという欠点があります。