Как сделать мой класс Binarizer совместимым с pickle? (наследующий от torch.autograd.function)

Вопрос или проблема

class Binarizer(torch.autograd.Function):
        """Бинаризует {0, 1} реалистичный тензор."""
    
        @staticmethod
        def forward(ctx, inputs, threshold=5e-3):
            outputs = inputs.clone()
            outputs[inputs <= threshold] = 0
            outputs[inputs > threshold] = 1
            return outputs
    
        @staticmethod
        def backward(ctx, grad_output):
            return grad_output, None 

Ответ или решение

Для того чтобы сделать ваш класс Binarizer, унаследованный от torch.autograd.Function, совместимым с сериализацией через pickle, вам необходимо правильно реализовать методы, отвечающие за сохранение и восстановление состояния объекта. В данном случае, класс torch.autograd.Function не поддерживает прямую сериализацию через pickle, так как не хранит состояние экземпляра. Вместо этого, вам нужно будет использовать класс подмодуля torch для обеспечения сериализации.

Ниже приведены шаги и код, который поможет вам сделать ваш класс Binarizer "дружественным" к pickle.

Шаги для обеспечения сериализации

1. Создание вспомогательного класса: Вам необходимо определить, как будет выглядеть представление ваших данных при сериализации. Лучше всего создать обычный класс, который вы сможете сериализовать, а затем использовать Binarizer в этом классе.

2. Импорт необходимых библиотек: Убедитесь, что у вас есть все необходимые импорты.

3. Определение методов __getstate__ и __setstate__: Эти методы помогут вам управлять состоянием вашего объекта во время сериализации и десериализации.

Обновленный код класса

Пример кода, который осуществляет вышеописанные шаги:

import torch

class Binarizer(torch.autograd.Function):
    """Binarizes {0, 1} a real-valued tensor."""

    @staticmethod
    def forward(ctx, inputs, threshold=5e-3):
        outputs = inputs.clone()
        outputs[inputs <= threshold] = 0
        outputs[inputs > threshold] = 1
        return outputs

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        return grad_output, None 

class BinarizerPickleFriendly:
    def __init__(self, threshold=5e-3):
        self.threshold = threshold

    def __getstate__(self):
        """Prepare the state for pickling."""
        return {"threshold": self.threshold}

    def __setstate__(self, state):
        """Restore the state from the unpickled state."""
        self.threshold = state["threshold"]

    def binarize(self, inputs):
        """Wrapper to use the Binarizer function."""
        return Binarizer.apply(inputs, self.threshold)

Объяснение кода

1. Класс BinarizerPickleFriendly: Этот класс оборачивает вашу оригинальную функцию Binarizer, добавляя логику Инициализации, сериализации и десериализации.

2. Методы __getstate__ и __setstate__: Эти методы контролируют, что именно будет сохрано и восстановлено. В вашем случае мы сохраняем только threshold, но вы можете добавлять и другие параметры, если это необходимо.

3. Метод binarize: Обеспечивает доступ к вашей функции Binarizer в рамках нового класса, что позволяет легко управлять процессом бинаризации.

Заключение

Теперь ваш класс BinarizerPickleFriendly является сериализуемым через pickle, и вы можете использовать его для сериализации в вашем проекте без проблем. Также важно помнить, что в случае работы с глубоким обучением стоит обращать внимание на версии библиотек, так как они могут влиять на совместимость сериализуемых объектов.