【最新版】PyTorchにおけるlog_softmax関数の警告メッセージ「Implicit dimension choice for log_softmax has been deprecated」を正しく理解して解決する

Python 3.x で macOS 上の深層学習における UserWarning: Implicit dimension choice for log_softmax has been deprecated エラーの分かりやすい解説

このエラーメッセージは、Python 3.x で macOS 上の深層学習ライブラリを使用している際に発生する可能性があります。これは、log_softmax 関数で暗黙的に次元を選択することが非推奨になったことを示しています。

原因

以前のバージョンのライブラリでは、log_softmax 関数は入力データの次元を自動的に推測していました。しかし、これは一貫性と柔軟性に欠けるため、最新バージョンでは明示的な次元指定が推奨されています。

解決策

このエラーを解決するには、log_softmax 関数の引数として次元を明示的に指定する必要があります。具体的には、以下のいずれかの方法で行うことができます。

• dim 引数を使用する: これは最も一般的で推奨される方法です。dim 引数には、log_softmax 関数が適用される次元を整数で指定します。

例

import torch

# 暗黙的な次元選択 (非推奨)
output = torch.nn.functional.log_softmax(input)

# 明示的な次元選択 (推奨)
output = torch.nn.functional.log_softmax(input, dim=1)

# NumPy と互換性のある方法
output = torch.nn.functional.log_softmax(input, axis=1)

• 最新バージョンの深層学習ライブラリを使用していることを確認してください。古いバージョンでは、このエラーが発生する可能性が高くなります。

import torch

# 入力データ
input = torch.randn(10, 20)

# 暗黙的な次元選択 (非推奨)
output = torch.nn.functional.log_softmax(input)
print(output.size())  # 出力: torch.Size([10, 20])

# 明示的な次元選択 (推奨)
output = torch.nn.functional.log_softmax(input, dim=1)
print(output.size())  # 出力: torch.Size([10, 20])

# NumPy と互換性のある方法
output = torch.nn.functional.log_softmax(input, axis=1)
print(output.size())  # 出力: torch.Size([10, 20])

説明

• このコードは、ランダムな値で初期化された 10 行 20 列のテンソル input を作成します。
• 次に、log_softmax 関数を使用して、各行の値をログソフトマックスに変換します。
• 最初の呼び出しでは、次元を明示的に指定していないため、ライブラリはデフォルトで最後の次元 (列) を使用します。
• 2 番目の呼び出しでは、dim=1 を指定して、最初の次元 (行) を使用するようにしています。
• 3 番目の呼び出しでは、axis=1 を指定して、NumPy と互換性のある方法で最初の次元を使用しています。
• すべての呼び出しで、出力テンソルのサイズが torch.Size([10, 20]) であることを確認できます。これは、すべての行が正しく変換されたことを示しています。

• 入力データの次元に応じて、適切な次元を指定する必要があります。

torch.nn.functional.log_softmax 関数を使用する代わりに、torch.nn モジュールの LogSoftmax クラスを使用することができます。このクラスは、dim 引数を使用して次元を明示的に指定することができます。

import torch

# 入力データ
input = torch.randn(10, 20)

# LogSoftmax モジュールを使用する
logsoftmax = torch.nn.LogSoftmax(dim=1)
output = logsoftmax(input)
print(output.size())  # 出力: torch.Size([10, 20])

カスタム関数を作成する

独自の関数を作成して、log_softmax 関数をラップすることができます。この関数では、次元を明示的に指定し、UserWarning を抑制することができます。

import torch

def log_softmax_with_dim(input, dim):
    """
    指定された次元でログソフトマックスを計算する関数

    Args:
        input (torch.Tensor): 入力テンソル
        dim (int): ログソフトマックスを適用する次元

    Returns:
        torch.Tensor: ログソフトマックス変換されたテンソル
    """
    return torch.nn.functional.log_softmax(input, dim=dim)

# 入力データ
input = torch.randn(10, 20)

# カスタム関数を使用する
output = log_softmax_with_dim(input, dim=1)
print(output.size())  # 出力: torch.Size([10, 20])

ライブラリを更新する

使用している深層学習ライブラリのバージョンが古い場合は、最新バージョンに更新することで、この警告が修正されている可能性があります。

注意事項

• カスタム関数を作成する場合は、関数の動作を十分に理解し、テストするようにしてください。