PyTorchでGANの訓練をするときにrequires_grad（trainable）の変更はいるのかどうか
PyTorchでGANのある実装を見ていたときに、requires_gradの変更している実装を見たことがあります。Kerasだとtrainableの明示的な変更はいるんで、もしかしてPyTorchでもいるんじゃないかな？と疑問になったので、確かめてみました。
目次
requires_gradの変更とは
あるレイヤーの係数を訓練するかどうかのフラグ。modelという変数があったときに、
for p in model.paramters():
p.required_grad = False
とすることでそのモデル全体の係数を固定することができます。転移学習などに便利でしょう。
ものすごく簡単なGAN
検証用にものすごい簡単なGANのモデルを作ってみました。
import torch
from torch import nn
def weight_init(layer):
if type(layer) in [nn.ConvTranspose2d, nn.Conv2d, nn.BatchNorm2d]:
nn.init.constant_(layer.weight, 0.01)
nn.init.zeros_(layer.bias)
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weights = nn.Sequential(
nn.ConvTranspose2d(100, 64, 6, 1), #1x1 -> 6x6
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(True),
nn.Conv2d(64, 3, 3, padding=1),
nn.Tanh()
)
self.weights.apply(weight_init)
def forward(self, inputs):
return self.weights(inputs)
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weights = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, 3, 2, padding=1), #6x6 -> 3x3
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(True),
nn.AvgPool2d(3), # 3x3 -> 1x1
nn.Conv2d(32, 1, 1),
nn.Sigmoid()
)
self.weights.apply(weight_init)
def forward(self, inputs):
return self.weights(inputs).view(inputs.size(0),-1)
CPUでも訓練できるぐらい簡単なモデルです。初期化はDともGともWeightを0.01の定数、biasを0としています。
初期値チェック
では初期値をチェックしてみましょう。
def initial_checking():
model = Generator()
print("--- Generator ---")
for p in model.parameters():
print(p)
model = Discriminator()
print("--- Disctiminator ---")
for p in model.parameters():
print(p)
これでGとDの係数一覧がでます。
--- Generator ---
Parameter containing:
tensor([[[[0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100]],
## 中略
--- Disctiminator ---
Parameter containing:
tensor([[[[0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100]],
[[0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100],
[0.0100, 0.0100, 0.0100]],
DもGも0.01で初期化されているのが確認できました。ここには書いていませんがbiasは0で初期化されています。
Gの訓練を想定
よくあるGの訓練の1ステップを取り出します。本物のデータは適当に作っています。
def train_default():
model_G = Generator()
model_D = Discriminator()
param_G = torch.optim.Adam(model_G.parameters())
param_D = torch.optim.Adam(model_D.parameters())
# 本物画像を適当におく
real_img = torch.arange(0.0, 1.0, 1 / 6).view(6, 1, 1, 1).expand(6, 100, 1, 1)
# Dのrequire_gradの変更なしにGをアップデート
torch.manual_seed(123)
fake_img = model_G(torch.randn(6, 100, 1, 1))
out = model_D(fake_img)
loss = nn.BCELoss()(out, torch.ones(6, 1)) # 本物として訓練
print(loss)
# backprop
model_D.zero_grad()
model_G.zero_grad()
loss.backward()
param_G.step()
# Dのパラメーターチェック
for p in model_D.parameters():
print(p)
ここではrequires_gradの変更は一切行っていません。param_G.step()でGenerator側の更新は行っていますが、Dの係数は変更されるでしょうか？ 2つの可能性が考えられます。
- param_G.step()でGenerator側だけ更新してるんだから、D側の係数は訓練されるわけがない
- いやいや、Gのロス計算しているときにDのモデルを使ってるんだから、Gを更新したときにDまで更新されちゃうでしょ
ちなみにKerasだと2で、G/Dの更新で明示的にtrainable(PyTorchでのrequires_grad)を変更する必要があります。PyTorchではどちらでしょうか？
答えは以下の通りです。
# 前略
Parameter containing:
tensor([0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], requires_grad=True)
# 後略
答えは1が正解。param_G.step()としているのでDは更新されません。ちなみにPyTorchの公式のDCGAN例ではこちらの方法を使っています。
params_D.step()とすると…
ではちょっと意地悪して、params_G.step()からparams_D.step()に変えてみます。Dは更新されるでしょうか？
Parameter containing:
tensor([0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110,
0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110,
0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110,
0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110, 0.0110], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010,
0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010,
0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010,
0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0010], requires_grad=True)
結果はDが更新されました。もとの初期値は0.01と0だったのを思い出しましょう。
もうちょっと意地悪をする
もう少し意地悪をして、params_D.step()の手前にmodel_D.zero_grad()を入れてみます。
# backprop
model_D.zero_grad()
model_G.zero_grad()
loss.backward()
model_D.zero_grad()
param_D.step()
こんな感じ。どうなるでしょう？
Parameter containing:
tensor([0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], requires_grad=True)
当然更新されません。zero_grad()とは文字通り勾配を初期化しなさいという意味だったんですね。
params_D.step()からGの更新を見る
本来こういうケースはありませんが、D.step()して、Gの係数が変わっているか見てみましょう。こんな感じ。
# backprop
model_D.zero_grad()
model_G.zero_grad()
loss.backward()
param_D.step()
# Dのパラメーターチェック
for p in model_G.parameters():
print(p)
Parameter containing:
tensor([0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100, 0.0100,
0.0100], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
結果：Gの係数は変わっていません。params_G.step()のときのDと同様係数は変わりませんでした。
結論
PyTorchにおいてGANを訓練するときは、Gの訓練をするときにreqires_grad=Falseにする必要はない。GとDで明示的にrequires_gradの切り替えはいらない。公式実装は正しい。ということでした。
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