PyTorchの乱数操作に革命を起こす「torch.random.set_rng_state」！使い方と代替方法をわかりやすく解説

torch.random.set_rng_state() 関数は、PyTorch の乱数生成器の状態を設定するために使用されます。この関数は、CPU 上の乱数生成器の状態のみを変更できます。CUDA 上の乱数生成器の状態を設定するには、torch.cuda.set_rng_state() 関数を使用する必要があります。

使い方

torch.random.set_rng_state(new_state)

引数

• new_state: 新しい乱数生成器の状態を表す torch.ByteTensor オブジェクト。このオブジェクトは、torch.random.get_rng_state() 関数を使用して取得できます。

戻り値

なし

# 乱数生成器の状態を取得
state = torch.random.get_rng_state()

# 乱数生成器の状態を設定
torch.random.set_rng_state(state)

# 乱数を生成
x = torch.randn(10)

# 乱数生成器の状態を元の状態に戻す
torch.random.set_rng_state(state)

# 同じ乱数を生成
y = torch.randn(10)

print(x)  # 以前と同じ乱数
print(y)  # 以前と同じ乱数

• 乱数生成器の状態は、安全に保存および転送する必要があります。
• 異なる乱数生成器の状態を使用すると、異なる結果が生成されます。
• torch.random.set_rng_state() 関数は、デバッグや再現性を目的として使用されます。

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乱数生成の一貫性を検証

この例では、torch.random.set_rng_state() 関数を使用して、乱数生成の一貫性を検証します。

import torch

def generate_random_numbers(state):
  # 乱数生成器の状態を設定
  torch.random.set_rng_state(state)

  # 乱数を生成
  random_numbers = torch.randn(10)

  # 乱数生成器の状態を元の状態に戻す
  torch.random.set_rng_state(state)

  return random_numbers

# 乱数生成器の状態を取得
state = torch.random.get_rng_state()

# 同じ状態から2回乱数を生成
random_numbers1 = generate_random_numbers(state.copy())
random_numbers2 = generate_random_numbers(state.copy())

# 生成された乱数を比較
print(random_numbers1 == random_numbers2)  # True (同じ乱数が生成される)

デバッグにおける再現性の確保

この例では、torch.random.set_rng_state() 関数を使用して、デバッグにおける再現性を確保する方法を示します。

import torch

def my_function(state):
  # 乱数生成器の状態を設定
  torch.random.set_rng_state(state)

  # 計算を実行
  # ...

  # 乱数生成器の状態を元の状態に戻す
  torch.random.set_rng_state(state)

# 乱数生成器の状態を取得
state = torch.random.get_rng_state()

# 同じ状態から2回`my_function`を実行
my_function(state.copy())
my_function(state.copy())

# デバッグ
# ...

この例では、torch.random.set_rng_state() 関数を使用して、異なる乱数生成器状態からランダムサンプリングする方法を示します。

import torch

def sample_data(state, num_samples):
  # 乱数生成器の状態を設定
  torch.random.set_rng_state(state)

  # データをサンプリング
  data = torch.randn(num_samples)

  # 乱数生成器の状態を元の状態に戻す
  torch.random.set_rng_state(state)

  return data

# 3つの異なる乱数生成器状態を作成
state1 = torch.random.get_rng_state()
state2 = torch.random.get_rng_state()
state3 = torch.random.get_rng_state()

# 各状態からデータをサンプリング
data1 = sample_data(state1, 10)
data2 = sample_data(state2, 10)
data3 = sample_data(state3, 10)

# サンプリングされたデータを比較
print(data1)
print(data2)
print(data3)

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代替方法

1. • torch.manual_seed() 関数を使用して、CPU と GPU 両方の乱数生成器のシードを手動で設定できます。これは、最も簡単で一般的な方法です。
   • ただし、この方法は、異なるワーカープロセス間で一貫性を保証しないことに注意する必要があります。

   import torch
   
   torch.manual_seed(1234)
   
   # 乱数を生成
   x = torch.randn(10)
   

2. torch.Generator オブジェクトの使用
   

   • torch.Generator オブジェクトは、乱数生成の状態をカプセル化し、よりきめ細かい制御を提供します。
   • 異なるワーカープロセス間で一貫性を保証するために、各ワーカープロセスに個別の torch.Generator オブジェクトを作成できます。

   import torch
   
   g = torch.Generator()
   
   # 乱数生成器の状態を設定
   g.manual_seed(1234)
   
   # 乱数を生成
   x = torch.randn(10, generator=g)
   

3. NumPy との連携
   

   • NumPy の乱数生成関数を使用して、PyTorch テンソルに乱数を生成することもできます。
   • ただし、この方法は、PyTorch の乱数生成器と同じ精度を提供しない場合があります。

   import torch
   import numpy as np
   
   # NumPy で乱数を生成
   random_array = np.random.randn(10)
   
   # NumPy 配列を PyTorch テンソルに変換
   x = torch.from_numpy(random_array)
   

選択の指針

• 精度
  精度が最優先事項の場合は、NumPy の乱数生成関数を使用できますが、PyTorch の乱数生成器と同じ精度ではないことに注意する必要があります。
• ワーカープロセス間の一貫性
  異なるワーカープロセス間で一貫性を必要とする場合は、torch.Generator オブジェクトを使用する必要があります。
• 単純性と使いやすさ
  手動シード設定が最も簡単で、多くの場合で十分です。

• 上記以外にも、特定の状況に適した代替方法が存在する可能性があります。