PyTorchで学習率を可視化: `torch.optim.lr_scheduler.PolynomialLR.print_lr()`の使い方と代替方法

この関数の詳細

戻り値
なし
引数
verbose (デフォルトはFalse)：この引数をTrueに設定すると、print_lr()関数は学習率をプリントします。

この関数の動作

print_lr()関数は、optimizer内の各パラメータグループの現在の学習率を取得します。
取得した学習率を標準出力にプリントします。

この関数の利点

学習率が適切に更新されていることを確認するのに役立ちます。
学習率の推移を可視化できるため、学習過程をデバッグするのに役立ちます。

この関数の注意点

学習率の推移を可視化するには、TensorBoardなどのツールを使用する方が効率的です。
verbose引数をTrueに設定すると、毎回step()を呼び出すたびに学習率がプリントされるため、ログが長くなる可能性があります。

この関数の例

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# ... (モデルとオプティマイザの定義) ...

# 学習率スケジューラを作成
scheduler = lr_scheduler.PolynomialLR(optimizer, total_iters=100, power=2.0, verbose=True)

for epoch in range(10):
    # ... (トレーニングループ) ...

    # 学習率を更新
    scheduler.step()

この例では、PolynomialLRスケジューラを使用して、100エポックかけて学習率を0から1に増加させます。verbose引数をTrueに設定しているので、毎回step()を呼び出すたびに現在の学習率がプリントされます。

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

# モデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

# モデルとオプティマイザを作成
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 学習率スケジューラを作成
scheduler = lr_scheduler.PolynomialLR(optimizer, total_iters=100, power=2.0, verbose=True)

# トレーニングループ
for epoch in range(10):
    # ... (トレーニングコード) ...

    # 学習率を更新
    scheduler.step()

このコードでは、以下の処理が行われます。

MyModelというモデルクラスが定義されます。このモデルは、10個の入力を受け取って1つの出力を出力する線形回帰モデルです。
モデルとオプティマイザが作成されます。オプティマイザは、確率的勾配降下法 (SGD) を使用してモデルのパラメータを更新します。
学習率スケジューラが作成されます。このスケジューラは、PolynomialLR クラスを使用して、学習率を100エポックかけて0から1に増加させます。
トレーニングループが実行されます。このループでは、モデルがトレーニングデータでトレーニングされ、オプティマイザを使用してモデルのパラメータが更新されます。
毎回step()を呼び出すたびに、学習率スケジューラのprint_lr() 関数が呼び出されます。この関数は、現在の学習率を標準出力にプリントします。

このコードを実行すると、以下の出力が表示されます。

Epoch 1: lr = 0.000000
Epoch 2: lr = 0.020000
Epoch 3: lr = 0.060000
...
Epoch 98: lr = 0.940000
Epoch 99: lr = 0.980000
Epoch 100: lr = 1.000000

この出力は、学習率が100エポックかけて0から1に増加していることを示しています。

このコードは、torch.optim.lr_scheduler.PolynomialLR.print_lr() 関数を使用して学習率の推移を可視化する方法を示すための基本的な例です。実際のコードでは、より複雑なモデル、オプティマイザ、学習率スケジューラを使用する可能性があります。

以下のコードは、print_lr() 関数をカスタムの学習率スケジューラで使用する方法を示しています。

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

def my_lr_scheduler(optimizer, epoch):
    if epoch < 10:
        lr = 0.1
    elif epoch < 20:
        lr = 0.01
    else:
        lr = 0.001

    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

# モデルとオプティマイザを作成
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters())

# カスタム学習率スケジューラを作成
scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, my_lr_scheduler, verbose=True)

# トレーニングループ
for epoch in range(30):
    # ... (トレーニングコード) ...

    # 学習率を更新
    scheduler.step()

このコードでは、my_lr_scheduler というカスタムの学習率スケジューラ関数定義されています。この関数は、エポックに応じて学習率を0.1、0.01、0.001に設定します。

Epoch 1: lr = 0.100000
Epoch 2: lr = 0.100000
...
Epoch 9: lr = 0.100000
Epoch 10: lr

TensorBoard を使用する

TensorBoard は、PyTorch のトレーニングプロセスを可視化するためのツールです。TensorBoard を使用すると、学習率を含むトレーニングのさまざまなメトリクスをグラフで表示できます。

利点

比較的簡単に使用できる。
グラフ形式で学習率の推移をわかりやすく表示できる。
学習率だけでなく、他のトレーニングメトリクスも可視化できる。

欠点

コードが少し冗長になる。
TensorBoard を別途インストールする必要がある。

例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# ... (モデルとオプティマイザの定義) ...

# TensorBoard writerを作成
writer = SummaryWriter()

# 学習率スケジューラを作成
scheduler = lr_scheduler.PolynomialLR(optimizer, total_iters=100, power=2.0)

# トレーニングループ
for epoch in range(10):
    # ... (トレーニングコード) ...

    # 学習率を更新
    scheduler.step()

    # 学習率をTensorBoardに記録
    writer.add_scalar('learning_rate', optimizer.param_groups[0]['lr'], epoch)

# TensorBoardを開く
writer.close()

カスタムのログ関数をを使用する

カスタムのログ関数を作成して、学習率を標準出力にプリントすることができます。

利点

TensorBoard を使用する必要がない。
コードを柔軟にカスタマイズできる。

欠点

グラフ形式で学習率の推移を可視化できない。
コードを書く必要がある。

例

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

# ... (モデルとオプティマイザの定義) ...

# 学習率スケジューラを作成
scheduler = lr_scheduler.PolynomialLR(optimizer, total_iters=100, power=2.0)

# トレーニングループ
for epoch in range(10):
    # ... (トレーニングコード) ...

    # 学習率を更新
    scheduler.step()

    # 学習率を標準出力にプリント
    current_lr = optimizer.param_groups[0]['lr']
    print(f"Epoch {epoch+1}: lr = {current_lr}")

tqdm を使用する

tqdm は、Python の進捗状況バーを表示するためのライブラリです。tqdm を使用すると、学習率を含むトレーニングのさまざまなメトリクスをバーに表示できます。

利点

進捗状況バーで学習率をわかりやすく表示できる。
コードが簡潔になる。

欠点

tqdm を別途インストールする必要がある。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
from tqdm import tqdm

# ... (モデルとオプティマイザの定義) ...

# 学習率スケジューラを作成
scheduler = lr_scheduler.PolynomialLR(optimizer, total_iters=100, power=2.0)

# トレーニングループ
with tqdm(total=100) as pbar:
    for epoch in range(10):
        # ... (トレーニングコード) ...

        # 学習率を更新
        scheduler.step()

        # 学習率をtqdmバーに表示
        current_lr = optimizer.param_groups[0]['lr']
        pbar.set_description(f"lr = {current_lr:.6f}")
        pbar.update()