【超入門】PyTorchでASGDのadd_param_group()を使って個別パラメータグループを扱う

ASGD は、大規模な分散環境で効率的な深層学習モデルの訓練を可能にする分散型オプティマイザーです。従来の確率勾配降下法 (SGD) と異なり、ASGD は各ワーカーで個別にパラメータ更新を行い、その後、パラメータ平均を同期的に更新することで、通信コストを削減します。

add_param_group() 関数の役割

add_param_group() 関数は、以下の目的で使用されます。

新しいパラメータの追加: 訓練中に新しいパラメータを追加する場合、add_param_group() を使用して、これらのパラメータをオプティマイザーに追加することができます。
異なる学習率を設定: モデル内の異なるパラメータグループに対して、異なる学習率を設定することができます。
事前学習済みモデルの微調整: すでに学習済みのモデルを新しいタスクに微調整する場合、add_param_group() を使用して、微調整対象のパラメータグループのみを定義することができます。

add_param_group() 関数の引数

add_param_group() 関数は、以下の引数を受け取ります。

例

以下の例では、add_param_group() 関数を使用して、事前学習済みモデルの微調整を行います。

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

# 事前学習済みモデルをロード
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)

# 微調整対象のパラメータグループを定義
params_to_update = []
for name, param in model.named_parameters():
    if name not in ['fc.weight', 'fc.bias']:
        param.requires_grad = False
    else:
        params_to_update.append(param)

optimizer = optim.ASGD([
    {'params': model.parameters()},
    {'params': params_to_update, 'lr': 0.001}
])

この例では、fc.weight と fc.bias パラメータのみを微調整対象とし、それ以外のすべてのパラメータは凍結されています。また、微調整対象のパラメータグループに対しては、学習率 0.001 が設定されています。

torch.optim.ASGD.add_param_group() 関数は、PyTorch の torch.optim モジュールで提供される関数の一つであり、非同期確率勾配降下法 (ASGD) オプティマイザーに新しいパラメータグループを追加するために使用されます。この関数は、事前学習済みモデルの微調整、異なる学習率の設定、新しいパラメータの追加などの目的に使用することができます。

add_param_group() 関数は、訓練中にいつでも呼び出すことができます。
add_param_group() 関数は、他のオプティマイザーにも同様に使用することができます。

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

# モデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルをインスタンス化
model = MyModel()

# データを準備
data = torch.randn(100, 28, 28)
target = torch.randint(0, 10, (100,))

# 損失関数を定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# オプティマイザーを定義
optimizer = optim.ASGD([
    {'params': model.parameters(), 'lr': 0.01},
])

# 訓練ループ
for epoch in range(10):
    # データをバッチサイズで処理
    for i in range(0, len(data), 16):
        batch_data = data[i:i+16]
        batch_target = target[i:i+16]

        # 勾配をゼロ化
        optimizer.zero_grad()

        # 出力を計算
        output = model(batch_data)

        # 損失を計算
        loss = criterion(output, batch_target)

        # 勾配を計算
        loss.backward()

        # パラメータを更新
        optimizer.step()

        # 損失を表示
        print('Epoch:', epoch, 'Batch:', i, 'Loss:', loss.item())

このコードでは、シンプルな MNIST 分類モデルを訓練しています。モデルは線形層 2 つで構成されており、add_param_group() 関数を使用して、モデル全体に対して学習率 0.01 を設定しています。

このコードはあくまで一例であり、実際の用途に合わせて変更する必要があります。

このコードでは、ミニバッチ SGD を使用していますが、他の訓練方法 (例: ストキャスティック SGD) にも add_param_group() 関数を使用することができます。
このコードでは、torch.optim.ASGD オプティマイザーを使用していますが、他のオプティマイザーにも同様に add_param_group() 関数を使用することができます。

しかし、状況によっては、add_param_group() 関数の代替方法が必要になる場合があります。以下に、いくつかの代替方法とその利点と欠点について説明します。

複数のオプティマイザーを使用する

異なるパラメータグループに対して異なるオプティマイザーを使用することができます。この方法は、各パラメータグループに最適なオプティマイザーを選択できるという利点があります。しかし、複数のオプティマイザーを管理する必要があるという欠点もあります。

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

# モデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルをインスタンス化
model = MyModel()

# データを準備
data = torch.randn(100, 28, 28)
target = torch.randint(0, 10, (100,))

# 損失関数を定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# オプティマイザーを定義
optimizer1 = optim.SGD(model.fc1.parameters(), lr=0.01)
optimizer2 = optim.SGD(model.fc2.parameters(), lr=0.001)

# 訓練ループ
for epoch in range(10):
    # データをバッチサイズで処理
    for i in range(0, len(data), 16):
        batch_data = data[i:i+16]
        batch_target = target[i:i+16]

        # 勾配をゼロ化
        optimizer1.zero_grad()
        optimizer2.zero_grad()

        # 出力を計算
        output = model(batch_data)

        # 損失を計算
        loss = criterion(output, batch_target)

        # 勾配を計算
        loss.backward()

        # パラメータを更新
        optimizer1.step()
        optimizer2.step()

        # 損失を表示
        print('Epoch:', epoch, 'Batch:', i, 'Loss:', loss.item())

add_param() 関数を使用する

add_param() 関数は、オプティマイザーに新しいパラメータを追加するために使用することができます。この方法は、add_param_group() 関数よりもシンプルですが、パラメータグループを定義できないという欠点があります。

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

# モデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルをインスタンス化
model = MyModel()

# データを準備
data = torch.randn(100, 28, 28)
target = torch.randint(0, 10, (100,))

# 損失関数を定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# オプティマイザーを定義
optimizer = optim.SGD(lr=0.01)

# モデルのパラメータをオプティマイザーに追加
optimizer.add_param(model.fc1.weight)
optimizer.add_param(model.fc1.bias)
optimizer.

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