PyTorchにおける`register_parameter`と`register_buffer`の徹底解説

PyTorchにおけるregister_parameterとregister_bufferの違い

パラメータとバッファ

• パラメータ: モデル学習中に更新される変数です。
• バッファ: 学習中に更新されない変数です。中間的な計算結果やモデルの状態を保持するために使用されます。

register_parameterで登録されたパラメータは、以下の性質を持ちます。

• モデルのparameters()メソッドで取得できます。
• 勾配計算が自動的に行われます。
• オプティマイザによって更新されます。

一方、register_bufferで登録されたバッファは、以下の性質を持ちます。

使用例

• パラメータ: 重み、バイアスなど
• バッファ: バッチ統計量、隠れ状態など

• register_parameterとregister_bufferは、モデルのパラメータとバッファを管理するために使用されます。
• パラメータは学習中に更新される変数であり、バッファは学習中に更新されない変数です。
• register_parameterで登録されたパラメータは、勾配計算とオプティマイザによる更新が自動的に行われます。

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # パラメータの登録
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(10))

        # バッファの登録
        self.running_mean = torch.zeros(10)

    def forward(self, x):
        # パラメータとバッファの使用
        return x * self.weight + self.bias + self.running_mean

model = MyModel()

# パラメータの確認
print(model.parameters())

# バッファの確認
print(model.buffers())

• weightとbiasはtorch.nn.Parameterクラスのインスタンスとして登録されており、学習中に更新されます。
• running_meanはtorch.Tensorクラスのインスタンスとして登録されており、学習中に更新されません。

パラメータとバッファを管理する他の方法

直接属性として定義する

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # パラメータとバッファを直接属性として定義
        self.weight = torch.randn(10)
        self.bias = torch.zeros(10)
        self.running_mean = torch.zeros(10)

    def forward(self, x):
        # パラメータとバッファの使用
        return x * self.weight + self.bias + self.running_mean

model = MyModel()

# パラメータとバッファの確認
print(model.weight)
print(model.bias)
print(model.running_mean)

この方法では、register_parameterやregister_bufferを使用せずに、パラメータとバッファを直接属性として定義できます。

ただし、この方法では、パラメータとバッファを区別することができません。また、parameters()やbuffers()などのメソッドを使用して、パラメータとバッファを取得することができません。

nn.ModuleDictを使用する

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # パラメータとバッファを格納するモジュールを定義
        self.params = nn.ModuleDict({
            "weight": torch.randn(10),
            "bias": torch.zeros(10),
        })
        self.buffers = nn.ModuleDict({
            "running_mean": torch.zeros(10),
        })

    def forward(self, x):
        # パラメータとバッファの使用
        return x * self.params["weight"] + self.params["bias"] + self.buffers["running_mean"]

model = MyModel()

# パラメータとバッファの確認
print(model.params)
print(model.buffers)

この方法では、nn.ModuleDictを使用して、パラメータとバッファを格納するモジュールを定義できます。

自作のクラスを使用する

class Parameter(object):
    def __init__(self, tensor):
        self.tensor = tensor

class Buffer(object):
    def __init__(self, tensor):
        self.tensor = tensor

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # パラメータとバッファを格納する自作クラスを定義
        self.params = [Parameter(torch.randn(10)), Parameter(torch.zeros(10))]
        self.buffers = [Buffer(torch.zeros(10))]

    def forward(self, x):
        # パラメータとバッファの使用
        return x * self.params[0].tensor + self.params[1].tensor + self.buffers[0].tensor

model = MyModel()

# パラメータとバッファの確認
print(model.params)
print(model.buffers)

この方法では、自作のクラスを使用して、パラメータとバッファを格納することができます。