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
- 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
- GitHubリポジトリURL:
- 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。
- 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。 - 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。
例
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