PyTorchで事前トレーニング済みのモデルを簡単に利用:torch.utils.model_zoo徹底解説

2024-06-20

PyTorchにおける「torch.utils.model_zoo」:詳細解説

仕組み

  1. モデルの選択: torch.utils.model_zoo には、ResNet、VGG、Inceptionなどの様々なアーキテクチャのモデルが用意されています。モデルは、model_name 引数を使用して選択できます。
  2. モデルのダウンロード: 選択したモデルがローカルに存在しない場合は、torch.utils.model_zoo が自動的にダウンロードします。モデルは、model_dir 引数で指定したディレクトリに保存されます。
  3. モデルのロード: ダウンロードと保存が完了したら、torch.utils.model_zooを使用してモデルをロードできます。ロードされたモデルは、torch.nn.Module のサブクラスであり、通常のPyTorchモデルと同様に使用できます。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo

# ResNet50モデルをロード
model = model_zoo.load_state_dict(model_zoo.resnet50(pretrained=True))

# モデルを評価モードに設定
model.eval()

# 入力データを作成
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# モデルを実行
output = model(input_data)

応用例

  • 画像分類
  • オブジェクト検出
  • 画像セグメンテーション
  • 画像キャプション生成
  • スタイル転写

補足

  • torch.utils.model_zoo は、ImageNetで事前トレーニングされたモデルのみを提供します。異なるデータセットでトレーニングされたモデルをロードするには、カスタムコードを使用する必要があります。
  • モデルのアーキテクチャとパラメータの詳細については、PyTorchドキュメントを参照してください。
    • torch.utils.model_zoo は、Torch Hubの一部になりました。Torch Hubは、PyTorchモデルとデータセットの包括的なリポジトリです。
    • 最新の情報については、PyTorchドキュメントとTorch Hubリポジトリを参照してください。


    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.utils.model_zoo as model_zoo
    from torchvision import transforms
    
    # モデルをロード
    model = model_zoo.load_state_dict(model_zoo.resnet50(pretrained=True))
    
    # モデルを評価モードに設定
    model.eval()
    
    # データ変換を定義
    data_transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]),
    ])
    
    # 画像を読み込み、変換
    image = Image.open('image.jpg')
    image = data_transform(image)
    
    # 画像をバッチサイズ1のテンソルに変換
    image = torch.unsqueeze(image, 0)
    
    # モデルを実行
    output = model(image)
    
    # 出力を処理
    _, predicted = torch.max(output.data, 1)
    print('推定クラス:', predicted.item())
    

    説明

    1. torch.utils.model_zoo.load_state_dictを使用して、ResNet50モデルをロードします。
    2. model.eval()を使用して、モデルを評価モードに設定します。
    3. transforms.Composeを使用して、データ変換を定義します。この変換は、画像をPyTorchテンソルに変換し、標準化します。
    4. Image.openを使用して、画像を読み込みます。
    5. data_transformを使用して、画像を変換します。
    6. torch.unsqueezeを使用して、画像をバッチサイズ1のテンソルに変換します。
    7. model(image)を使用して、モデルを実行します。
    8. torch.maxを使用して、出力の最大値とインデックスを取得します。
    9. predicted.item()を使用して、推定クラスを印刷します。

    補足

    • このコードは、ImageNetで事前トレーニングされたResNet50モデルを使用しています。
    • 異なる画像分類タスクには、異なるデータ変換とモデルアーキテクチャが必要になる場合があります。
    • 詳細については、PyTorchドキュメントとTorch Hubリポジトリを参照してください。


    「torch.utils.model_zoo」の代替方法

    torch.hub は、PyTorchモデルとデータセットの包括的なリポジトリです。torch.utils.model_zoo で利用可能だったモデルの大多数は、torch.hub からロードできます。

    import torch
    import torch.hub as hub
    
    # ResNet50モデルをロード
    model = hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True)
    

    カスタムスクリプトを使用する

    一部のモデルは、torch.hub で利用できない場合があります。このような場合は、カスタムスクリプトを使用してモデルをロードする必要があります。モデルのロード方法の詳細については、モデルのドキュメントを参照してください。

    PyTorch Model Zoo (https://pytorch.org/serve/model_zoo.html) は、非公式のコミュニティプロジェクトであり、torch.utils.model_zoo と互換性のあるモデルを提供しています。

    ONNX モデルを利用する

    ONNX形式のモデルは、PyTorch以外にも様々なフレームワークで利用できます。ONNXモデルをロードするには、torch.onnx.load() 関数を使用します。

    比較

    方法利点欠点
    torch.hub使いやすく、多くのモデルに対応最新のモデルがすべて含まれているとは限らない
    カスタムスクリプト柔軟性が高いモデルのロード方法を自分で理解する必要がある
    PyTorch Model Zoo (非公式)非公式コミュニティがサポートモデルの数が少ない可能性がある
    ONNXモデル移植性が高いモデルの変換が必要

    推奨事項

    • 最新のモデルを利用したい場合は、torch.hub を利用するのがおすすめです。
    • 特定のモデルが必要な場合は、カスタムスクリプトを使用する必要があります。
    • 研究や実験目的の場合は、PyTorch Model Zoo (非公式) や ONNXモデルを検討することもできます。