PyTorchで事前学習済みモデルをロード:『torch.hub.load_state_dict_from_url()』の使い方と代替方法

2024-11-07

torch.hub.load_state_dict_from_url()は、PyTorchの"Miscellaneous"モジュールに属する関数で、事前学習済みのモデルの重みファイルをURLからダウンロードし、モデルにロードするためのものです。この関数は、研究再現性やモデル評価を容易にするために役立ちます。

使い方

torch.hub.load_state_dict_from_url(url, model, progress=True)
  • progress: ダウンロード進捗状況を表示するかどうかを指定します(デフォルトはTrue)。
  • model: ロードするモデルを指定します。
  • url: 重みファイルのURLを指定します。

詳細

  1. URLの形式: URLは、以下のいずれかの形式で指定できます。
    • GitHubリポジトリURL: https://github.com/<organization>/<repository>/blob/<branch>/<filepath>
    • PyTorch Hub URL: https://pytorch.org/hub/get/<organization>/<repository>/<checkpoint>
    • локальный путь: /path/to/file
  2. モデルの互換性: ロードする重みファイルは、モデルのアーキテクチャと互換性のあるものである必要があります。互換性がない場合、エラーが発生します。
  3. ダウンロード: 初めてURLから重みファイルをロードする場合、PyTorch Hubはファイルを自動的にダウンロードします。ダウンロード場所は、環境変数TORCH_HOMEで指定できます。デフォルトの場所は、~/.torch/hubです。
  4. 進捗状況: progress=Trueに設定すると、ダウンロードの進捗状況が表示されます。

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18()
checkpoint_url = "https://pytorch.org/hub/get/pytorch/vision/resnet18_pretrained"
model.load_state_dict(torch.hub.load_state_dict_from_url(checkpoint_url, model))

この例では、ResNet18モデルの事前学習済みの重みファイルをPyTorch Hubからダウンロードし、モデルにロードしています。

  • 重みファイルをダウンロードせずに、ローカルパスからロードすることもできます。
  • torch.hub.load_state_dict_from_url()は、モデル全体だけでなく、部分的な重みファイルもロードできます。


ResNet18モデルの事前学習済み重みファイルをロード

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18()
checkpoint_url = "https://pytorch.org/hub/get/pytorch/vision/resnet18_pretrained"
model.load_state_dict(torch.hub.load_state_dict_from_url(checkpoint_url, model))

このコードは、冒頭の解説で紹介した例と同じです。

カスタムモデルに重みファイルをロード

import torch
import my_model

model = my_model.MyModel()
checkpoint_url = "https://github.com/myorg/myrepo/blob/main/weights/mymodel.pth"
model.load_state_dict(torch.hub.load_state_dict_from_url(checkpoint_url, model))

このコードでは、my_model.py という名前のモジュールに定義された MyModel クラスというカスタムモデルに重みファイルをロードします。checkpoint_url は、GitHubリポジトリ上の重みファイルへのURLを指定しています。

部分的な重みファイルをロード

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18()
checkpoint_url = "https://pytorch.org/hub/get/pytorch/vision/resnet18_pretrained"
state_dict = torch.hub.load_state_dict_from_url(checkpoint_url)
model.load_state_dict({k: v for k, v in state_dict.items() if k in model.state_dict()})

このコードでは、ResNet18モデルの事前学習済みの重みファイルの一部のみをロードします。{k: v for k, v in state_dict.items() if k in model.state_dict()} という部分は、モデルのステートディクショナリーと重みファイルのステートディクショナリー内のキーを一致させて、必要なキーのみをロードするフィルタリング処理を行っています。

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18()
checkpoint_path = "/path/to/mymodel.pth"
model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path))


手動ダウンロードとロード

  • 欠点:
    • ダウンロードとロードの手順が煩雑
    • ファイルの場所を管理する必要がある
  • 利点:
    • インターネット接続がなくても利用可能
    • 特定のバージョンやチェックポイントを選択できる
import torch

# 重みファイルをダウンロード
checkpoint_url = "https://pytorch.org/hub/get/pytorch/vision/resnet18_pretrained"
response = requests.get(checkpoint_url)
with open("resnet18_pretrained.pth", "wb") as f:
    f.write(response.content)

# モデルをロード
model = torchvision.models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load("resnet18_pretrained.pth"))

カスタムスクリプトを使用

  • 欠点:
    • 開発と保守の手間がかかる
    • モデルごとにスクリプトを作成する必要がある
  • 利点:
    • 柔軟性が高い
    • モデルのアーキテクチャに特化したロードロジックを実装できる
import torch

def load_mymodel(model_path):
    # モデルのアーキテクチャに特化したロードロジックを実装
    ...

model = MyModel()
load_mymodel("mymodel.pth")

別のライブラリを使用

  • 欠点:
    • PyTorch との互換性がない場合がある
    • 学習曲線が上がる
  • 利点:
    • 特定のニーズに合わせた機能を提供しているライブラリがある場合がある

代替ライブラリの例:

カスタムモデル動物園を使用

  • 欠点:
    • 網羅性が低い場合がある
    • モデルの品質が保証されていない場合がある
  • 利点:
    • 特定のタスクやドメインに焦点を絞ったモデルを検索しやすい

カスタムモデル動物園の例:

最適な代替方法の選択

最適な代替方法は、状況によって異なります。 以下の点を考慮する必要があります。

  • ライブラリとの互換性
  • 開発と保守にかける時間と労力
  • モデルのアーキテクチャ
  • 必要なモデルのバージョンやチェックポイント
  • インターネット接続の有無