Программно изменить компоненты модели pytorch?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
1. Параметризованные функции
2. Стратегия dict для архитектур
3. Использование специальных классов
Заключение

Вопрос или проблема

Я тренирую модель в pytorch и хотел бы иметь возможность программно изменять некоторые компоненты архитектуры модели, чтобы проверить, что работает лучше, без каких-либо условных операторов в forward(). Рассмотрим игрушечный пример:

import torch

class Model(torch.nn.Model):
   def __init__(self, layers: str, d_in: int, d_out: int):
      super().__init__()
      self.layers = layers
      linears = torch.nn.ModuleList([
         torch.nn.Linear(d_in, d_out),
         torch.nn.Linear(d_in, d_out),
      ])

   def forward(x1: torch.Tensor, x2: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
      if self.layers == "parallel":
         x1 = self.linears[0](x1)
         x2 = self.linears[0](x2)
         x = x1 + x2
      elif self.layers == "sequential":
         x = x1 + x2
         x = self.linears[0](x)
         x = self.linears[0](x)
      return x

Моя первая интуиция заключалась в том, чтобы предоставить внешние функции, например,

def parallel(x1, x2):
   x1 = self.linears[0](x1)
   x2 = self.linears[0](x2)
   return x1 + x2

и передать их модели, как

class Model(torch.nn.Model):
   def __init__(self, layers: str, d_in: int, d_out: int, fn: Callable):
      super().__init__()
      self.layers = layers
      linears = torch.nn.ModuleList([
         torch.nn.Linear(d_in, d_out),
         torch.nn.Linear(d_in, d_out),
      ])
      self.fn = fn

   def forward(x1: torch.Tensor, x2: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
      x = self.fn(x1, x2)

но, конечно, область видимости функции не знает о self.linears, и я также хотел бы избежать необходимости передавать каждый элемент архитектуры функции.

Я слишком много хочу? Должен ли я “укусить кислое яблоко”, как говорится по-немецки, и иметь более широкие сигнатуры функций или использовать условные операторы, или что-то ещё? Или есть решение моей проблемы?

Ответ или решение

Когда речь заходит о программном изменении компонентов архитектуры модели в PyTorch, существует множество подходов, позволяющих сделать это эффективно, без необходимости использования условных операторов в методе forward(). В вашем случае вы хотите обойтись без конструкции if, чтобы ваши функции оставались чистыми и модульными. Вот несколько стратегий, которые можно использовать для достижения этой цели.

1. Параметризованные функции

Один из методов — создание параметризованных функций, которые могут принимать данные модели как аргументы. Это обеспечивает четкое разделение логики, сохраняя при этом доступ к компонентам модели.

Пример реализации:

import torch
from typing import Callable

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self, layers: str, d_in: int, d_out: int, fn: Callable):
        super().__init__()
        self.layers = layers
        self.linears = torch.nn.ModuleList([
            torch.nn.Linear(d_in, d_out),
            torch.nn.Linear(d_in, d_out),
        ])
        self.fn = fn

    def forward(self, x1: torch.Tensor, x2: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        return self.fn(x1, x2, self.linears)

def parallel(x1, x2, linears):
    x1 = linears[0](x1)
    x2 = linears[0](x2)
    return x1 + x2

def sequential(x1, x2, linears):
    x = x1 + x2
    x = linears[0](x)
    return linears[1](x)

# Пример использования:
model_parallel = Model("parallel", 10, 5, parallel)
model_sequential = Model("sequential", 10, 5, sequential)

2. Стратегия `dict` для архитектур

Еще один подход — использование словаря (или другого контейнера), который будет хранить ссылки на различные функции обработки. Это позволяет вам выбрать нужную функцию во время инициализации и избавиться от условий внутри forward().

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self, layers: str, d_in: int, d_out: int):
        super().__init__()
        self.linears = torch.nn.ModuleList([
            torch.nn.Linear(d_in, d_out),
            torch.nn.Linear(d_in, d_out),
        ])
        self.layer_functions = {
            "parallel": self.parallel,
            "sequential": self.sequential,
        }
        self.fn = self.layer_functions.get(layers)

    def forward(self, x1: torch.Tensor, x2: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        return self.fn(x1, x2)

    def parallel(self, x1, x2):
        x1 = self.linears[0](x1)
        x2 = self.linears[0](x2)
        return x1 + x2

    def sequential(self, x1, x2):
        x = x1 + x2
        x = self.linears[0](x)
        return self.linears[1](x)

3. Использование специальных классов

Если ваши архитектурные изменения становятся довольно сложными, вы можете рассмотреть возможность создания отдельных классов для каждой архитектуры. Эти классы могут наследоваться от базового класса модели и определять свой собственный метод forward().

class BaseModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, d_in: int, d_out: int):
        super().__init__()
        self.linears = torch.nn.ModuleList([
            torch.nn.Linear(d_in, d_out),
            torch.nn.Linear(d_in, d_out),
        ])

class ParallelModel(BaseModel):
    def forward(self, x1: torch.Tensor, x2: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        x1 = self.linears[0](x1)
        x2 = self.linears[0](x2)
        return x1 + x2

class SequentialModel(BaseModel):
    def forward(self, x1: torch.Tensor, x2: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        x = x1 + x2
        x = self.linears[0](x)
        return self.linears[1](x)

# Пример использования:
model_parallel = ParallelModel(10, 5)
model_sequential = SequentialModel(10, 5)

Заключение

Такой подход позволяет вам динамически модифицировать архитектуру модели без необходимости использовать условные конструкции внутри метода forward(). Работая с функциями как с первоклассными объектами или с помощью наследования, вы получаете большую гибкость и удобочитаемость кода. Это не только улучшает структуру вашего кода, но также способствует дальнейшей его поддержке и масштабированию.