GradScaler.state_dict() を使って、PyTorch Automatic Mixed Precision の訓練を中断して後で再開する方法

2024-04-02

PyTorch Automatic Mixed Precision と GradScaler.state_dict()

GradScaler.state_dict() は、GradScaler の現在の状態を保存する辞書を返します。この辞書には、以下の情報が含まれます。

  • scaler.scale: 現在のスケーリングファクター
  • scaler.growth_factor: スケーリングファクターの更新率
  • scaler.max_growth: スケーリングファクターの最大値
  • scaler.state: スケーリング状態

GradScaler.state_dict() を使用して、GradScaler の状態を保存し、後で復元することができます。これは、例えば、モデルの訓練を中断して後で再開したい場合や、訓練済みモデルを他のユーザーと共有したい場合に役立ちます。

例:

# GradScaler を作成
scaler = GradScaler()

# モデルの訓練
for epoch in range(epochs):
    # 訓練コード

    # スケーリングされた勾配を計算
    scaled_grads = scaler.scale(grads)

    # オプティマイザで更新
    optimizer.step(scaled_grads)

    # スケーリングを解除
    scaler.unscale_(optimizer)

# GradScaler の状態を保存
state_dict = scaler.state_dict()

# 後で復元
scaler.load_state_dict(state_dict)

GradScaler.state_dict() を使用する場合、以下の点に注意する必要があります。

  • 保存された辞書は、GradScaler が作成された PyTorch バージョンと互換性がある必要があります。
  • 保存された辞書は、同じ型のオプティマイザと使用されている必要があります。

補足

  • GradScaler は、PyTorch 1.6 以降で使用できます。
  • GradScaler は、GPU 上でのみ使用できます。
  • GradScaler は、モデルの訓練を高速化するために有効ですが、訓練の精度が低下する可能性があります。


GradScaler.state_dict() を使用したサンプルコード

# モデルの訓練
for epoch in range(epochs):
    # 訓練コード

    # スケーリングされた勾配を計算
    scaled_grads = scaler.scale(grads)

    # オプティマイザで更新
    optimizer.step(scaled_grads)

    # スケーリングを解除
    scaler.unscale_(optimizer)

    # 訓練を中断する必要がある場合は、GradScaler の状態を保存
    if中断条件:
        state_dict = scaler.state_dict()
        break

# 後で訓練を再開
if中断条件:
    scaler.load_state_dict(state_dict)

    # 訓練コードを再開

訓練済みモデルを他のユーザーと共有する

# モデルの訓練
for epoch in range(epochs):
    # 訓練コード

    # スケーリングされた勾配を計算
    scaled_grads = scaler.scale(grads)

    # オプティマイザで更新
    optimizer.step(scaled_grads)

    # スケーリングを解除
    scaler.unscale_(optimizer)

# 訓練済みモデルと GradScaler の状態を保存
model_state_dict = model.state_dict()
scaler_state_dict = scaler.state_dict()

# 他のユーザーと共有

GradScaler の状態を可視化する

# GradScaler の状態を取得
state_dict = scaler.state_dict()

# スケーリングファクター
print(state_dict["scaler.scale"])

# スケーリングファクターの更新率
print(state_dict["scaler.growth_factor"])

# スケーリングファクターの最大値
print(state_dict["scaler.max_growth"])

# スケーリングファクターの最小値
print(state_dict["scaler.min_growth"])

# スケーリング状態
print(state_dict["scaler.state"])

GradScaler の状態をカスタマイズする

# GradScaler を作成
scaler = GradScaler(
    init_scale=1024.0,
    growth_factor=2.0,
    max_growth=2048.0,
    min_growth=1.0,
)

# モデルの訓練
for epoch in range(epochs):
    # 訓練コード

    # スケーリングされた勾配を計算
    scaled_grads = scaler.scale(grads)

    # オプティマイザで更新
    optimizer.step(scaled_grads)

    # スケーリングを解除
    scaler.unscale_(optimizer)


GradScaler.state_dict() の代替方法

pickle を使用する

# GradScaler を pickle で保存
import pickle

with open("scaler.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(scaler, f)

# 後で復元
with open("scaler.pkl", "rb") as f:
    scaler = pickle.load(f)

torch.save() を使用する

# GradScaler を torch.save() で保存
torch.save(scaler, "scaler.pt")

# 後で復元
scaler = torch.load("scaler.pt")

自作の関数を作成する

def save_scaler(scaler, path):
    # GradScaler の状態を保存するコード

def load_scaler(path):
    # GradScaler の状態を復元するコード

# 使用例
save_scaler(scaler, "scaler.json")
scaler = load_scaler("scaler.json")

各方法の比較

方法メリットデメリット
GradScaler.state_dict()シンプルで使いやすいPyTorch バージョンとオプティマイザに依存する
pickle汎用性が高いセキュリティ上のリスクがある
torch.save()PyTorch に標準搭載されているGradScaler 以外のオブジェクトも保存される
自作の関数柔軟性が高いコード量が増える
  • 互換性: 保存した状態を他のユーザーと共有する必要がある場合は、互換性のある方法を選択する必要があります。
  • セキュリティ: セキュリティが重要な場合は、pickle を使用しないことをお勧めします。
  • 柔軟性: 複雑な要件がある場合は、自作の関数を作成する必要があります。



PyTorch CUDA synchronize の使い方: GPUとCPU間のデータ転送を効率的に制御

このチュートリアルでは、以下の内容を解説します。torch. cuda. synchronize()の役割torch. cuda. synchronize()の役割PyTorchでは、GPU上で実行されるCUDAカーネルは非同期的に実行されます。つまり、CPUスレッドは、すべてのカーネルが完了するのを待たずに次のタスクに進むことができます。これは、パフォーマンスを向上させるために有効ですが、タイミングの問題を引き起こす可能性もあります。



複数のプロセスでPyTorch CUDA メモリを効率的に共有する方法

torch. cuda. set_per_process_memory_fractionは、PyTorchでCUDAを使用する際に、プロセスごとに割り当てるGPUメモリの上限を設定するための関数です。複数のプロセスが同じGPUを使用する場合、この関数を使用してメモリ競合を防ぐことができます。


PyTorch CUDAにおけるtorch.cuda.get_rng_state_all()の全貌:詳細解説とサンプルコード

この関数は以下の機能を提供します:すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を取得する取得した状態をリストとして返す各要素は、対応するGPUの乱数ジェネレータの状態を表すtorch. ByteTensorこの関数の使い方は以下のとおりです:この関数は以下の点に注意する必要があります:


PyTorch CUDA jiterator._create_jit_fn() の詳細解説

CUDAは、NVIDIA社が開発したGPU向けの並列計算プラットフォームです。PyTorchでは、CUDAを使用してGPU上で計算を行うことができます。torch. cuda. jiterator. _create_jit_fn()は、PyTorchにおけるCUDAプログラミングにおいて、カーネル関数を効率的に実行するための重要な機能です。


PyTorchでCUDAの乱数生成を制御:torch.cuda.set_rng_state_allの威力を体感しよう

すべてのGPUの乱数ジェネレータの状態を、指定された状態に設定します。異なるGPU間で乱数生成結果を再現可能にするために使用されます。ディープラーニングの訓練において、再現性のある結果を得るために役立ちます。new_state: すべてのGPUの乱数ジェネレータに設定する状態を表すテンソル。torch



torch.ao.quantization.qconfig_mapping.get_default_qat_qconfig_mappingの使い方

torch. ao. quantization. qconfig_mapping. get_default_qat_qconfig_mappingは、PyTorch Quantizationにおける「Quantization Aware Training (QAT)」と呼ばれる手法で使用するデフォルトの量子化設定を取得するための関数です。


PyTorchのCELU関数の詳細解説とサンプルコード:活性化関数を理解して、ニューラルネットワークをレベルアップ!

関数詳細:式: CELU(x) = max(0, x) + min(0, α * (exp(x / α) - 1))入力: input (テンソル): 活性化関数に入力されるテンソル出力: output (テンソル): 入力テンソルと同じ形状のテンソル。各要素に対して CELU 関数が適用された結果が格納される


PyTorchでニューラルネットワークを構築:torch.nn.ModuleList入門

従来のPythonリストと比較すると、torch. nn. ModuleListには以下の利点があります。モジュールの登録と管理を容易にする: torch. nn. ModuleListは、torch. nn. Moduleを継承したモジュールのみを追加できます。これは、誤ったモジュールを追加してエラーが発生するのを防ぎ、コードの安全性と信頼性を向上させます。


PyTorch Probability Distributionsでサンプル形状を変更する

input_shape: 入力サンプルの形状validate_args: 入力形状と出力形状の一貫性を検証するかどうか


PyTorchで標準正規分布の逆累積分布関数を計算する:torch.special.ndtri()の徹底解説

数式による定義数式で表現すると、torch. special. ndtri(p) は以下の式で計算されます。ここで、Φ(p) は標準正規分布の累積分布関数inv_Φ(p) は標準正規分布の逆累積分布関数erfinv(x) は逆誤差関数torch