生成AIに聞いて、とても役に立った事をまとめました (2024年06月)

#   はじめに

普段の生活の中で、生成AIに聞いてみたら、とても役に立った瞬間を、まとめました。


#   PyTorchのConv2d関数の実行結果をサクッと知りたい

PyTorchで、nn.Conv2d(ch0, ch1, 3, stride=2, padding=1)の畳み込み層を通した時に、入力画像サイズが28x28からどう変化するかをサクッと知りたかったのですが、自分で数式を探して数式に値を入れて計算するより、生成AIに聞いたら、一発で答え＆詳しい解説まで得られました。とても役に立ちました。

##   生成AIへ質問＆結果

**▼私(人間)**
nn.Conv2d(ch0, ch1, 3, stride=2, padding=1)、28x28→？ 日本語で

**▼ChatGPT-4o(自動応答)**
`nn.Conv2d(ch0, ch1, 3, stride=2, padding=1)`の畳み込み層を通したときに、入力画像サイズが28x28からどう変化するかについて説明します。

入力画像のサイズを$H_{in} \times W_{in}$とします。ここでは$H_{in} = 28$、$W_{in} = 28$です。

畳み込み層のパラメータは以下の通りです：
- カーネルサイズ $K = 3$
- ストライド $S = 2$
- パディング $P = 1$

出力画像のサイズ$H_{out} \times W_{out}$は次の式で求められます：
$$
H_{out} = \left\lfloor \frac{H_{in} + 2P - K}{S} \right\rfloor + 1, 
W_{out} = \left\lfloor \frac{W_{in} + 2P - K}{S} \right\rfloor + 1
$$
これを具体的な値に当てはめます：
$$
H_{out} = \left\lfloor \frac{28 + 2 \times 1 - 3}{2} \right\rfloor + 1 = \left\lfloor \frac{28 + 2 - 3}{2} \right\rfloor + 1 = \left\lfloor \frac{27}{2} \right\rfloor + 1 = \left\lfloor 13.5 \right\rfloor + 1 = 13 + 1 = 14
$$
$$
W_{out} = \left\lfloor \frac{28 + 2 \times 1 - 3}{2} \right\rfloor + 1 = \left\lfloor \frac{28 + 2 - 3}{2} \right\rfloor + 1 = \left\lfloor \frac{27}{2} \right\rfloor + 1 = \left\lfloor 13.5 \right\rfloor + 1 = 13 + 1 = 14
$$
したがって、出力画像のサイズは14x14になります。

:::note info
出力画像のサイズ14x14の計算結果は正しく、実際にコードで実装して14x14となりました。
:::


#   PyTorchで勾配値を取得する方法を知りたい

PyTorchで
* 学習パラメータの勾配値を表示するコードと、
* 各層の出力の勾配値を表示するコード、

の2つのやり方をすぐに知りたかったのですが、生成AIに聞いたら、一発で期待していたコードが得られました。とても役に立ちました。

この2つの、学習パラメータの勾配値と、各層の出力の勾配値は、内容が似通っていて別々に正しく理解して貰えるか懸念していましたが、2つを混同することなく正しいコードが得られました。とても素晴らしい回答でした。

##   生成AIへ質問＆結果

**▼私(人間)**
PyTorchで、学習パラメータの勾配値を表示するには？

**▼ChatGPT-4o(自動応答)**
PyTorchで学習パラメータの勾配値を表示するためには、以下のような手順で行います。

1. モデルの定義
2. 損失関数とオプティマイザの定義
3. 順伝播と逆伝播
4. 勾配値の表示

以下に具体的な例を示します。

例: 単純なニューラルネットワークの勾配表示

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# モデルの定義
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleModel()

# 損失関数とオプティマイザの定義
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# ダミーの入力とターゲット
inputs = torch.randn(1, 10)
targets = torch.randn(1, 1)

# 順伝播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)

# 逆伝播
loss.backward()

# 勾配値の表示
for name, param in model.named_parameters():
    if param.requires_grad:
        print(f'勾配値 - {name}: {param.grad}')
```

**説明**
1. **モデルの定義**:
    - `SimpleModel`クラスを定義し、単純な全結合層（`nn.Linear`）を持つモデルを作成します。
2. **損失関数とオプティマイザの定義**:
    - 二乗誤差損失関数（`nn.MSELoss`）と確率的勾配降下法（`optim.SGD`）を使用します。
3. **順伝播と逆伝播**:
    - 入力データを使ってモデルの出力を計算し、損失を計算します。
    - `loss.backward()`で逆伝播を行い、勾配を計算します。
4. **勾配値の表示**:
    - モデルの全てのパラメータをループし、勾配値を表示します。`param.grad`が各パラメータの勾配です。

このスクリプトを実行すると、各パラメータ（この場合は全結合層の重みとバイアス）の勾配値が表示されます。

**▼私(人間)**
PyTorchで、各層の出力の勾配値を表示するには？

**▼ChatGPT-4o(自動応答)**
PyTorchで各層の出力の勾配値を表示するためには、`register_hook`メソッドを使用して、各層の出力に勾配フックを登録する必要があります。以下はその具体的な方法です。

例: 各層の出力の勾配値を表示

以下の例では、簡単なニューラルネットワークモデルを定義し、各層の出力の勾配値を表示します。

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# モデルの定義
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 320)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = SimpleModel()

# フックを登録する関数
def register_hooks(layer):
    def hook(module, input, output):
        output.register_hook(lambda grad: print(f'{module.__class__.__name__} grad: {grad}'))
    layer.register_forward_hook(hook)

# 各層にフックを登録
for layer in model.children():
    register_hooks(layer)

# ダミーの入力とターゲット
inputs = torch.randn(1, 1, 28, 28)
targets = torch.randint(0, 10, (1,))

# 損失関数とオプティマイザの定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 順伝播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)

# 逆伝播
loss.backward()

# 最適化ステップ
optimizer.step()
```

**説明**
1. **モデルの定義**:
    - `SimpleModel`クラスを定義し、畳み込み層（`nn.Conv2d`）と全結合層（`nn.Linear`）を持つモデルを作成します。
2. **フックの登録**:
    - `register_hooks`関数を定義し、各層の出力にフックを登録します。
    - フックは、順伝播時に各層の出力に対して登録され、逆伝播時に出力の勾配を表示します。
3. **各層にフックを登録**:
    - `model.children()`を使用して、各層にフックを登録します。
4. **順伝播と逆伝播**:
    - 入力データを使ってモデルの出力を計算し、損失を計算します。
    - `loss.backward()`で逆伝播を行い、勾配を計算します。

このスクリプトを実行すると、各層の出力の勾配値が表示されます。これにより、モデルの各層で計算された勾配を確認できます。

:::note info
学習パラメータの勾配値と、各層の出力の勾配値、の2つは、内容が似通っていて別々に正しく理解して貰えるか懸念していましたが、2つを混同することなく知りたかったコードが得られました。とても素晴らしい回答でした。
:::

##   実際に実行した結果: 学習パラメータの勾配値

**学習パラメータの勾配値:**
(上記のコードをそのままJupyter Lab上で実行)
エラーなし、勾配値が表示され、良好。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/e02f8279-98d0-8683-5510-e3227df9f4ce.png)

##   実際に実行した結果: 各層の出力の勾配値

**各層の出力の勾配値:**
(上記のコードをそのままJupyter Lab上で実行)
エラー発生、次元が合っていない。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/0e8df80e-586d-d413-acbb-30ee62ebb10a.png)
↓
NNモデルの「`self.fc1 = nn.Linear(320, 50)`」の「`320`」が間違い、正しくは「`20*20*20`」(チャネル数x特徴量マップ縦x横)とする必要あり、2か所を修正。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/980b7b36-8b8e-11d2-141d-2241fbbb0972.png)
↓
エラー解消、勾配値が表示され、良好。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/d61eb434-9e12-8a66-dde4-134ef0656391.png)

:::note info
上記の次元の整合性のように、細かい所のつじつまの部分で、生成AIの回答に間違いが含まれることがありました。ただ、エラー内容を基にして人手で修正可能なレベル。
:::


#   前回の記事

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/da967994d623c73d9591


#   (都度内容を追加 続く…)
##   生成AIへ質問＆結果
**▼私(人間)**
**▼ChatGPT-4o(自動応答)**