NNGeometry 使用教程

NNGeometry 使用教程

nngeometry{KFAC,EKFAC,Diagonal,Implicit} Fisher Matrices and finite width NTKs in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nngeometry

项目介绍

NNGeometry 是一个基于 PyTorch 构建的库，旨在提供工具来轻松操作和研究 Fisher 信息矩阵和切线核的属性。该库支持计算高斯-牛顿矩阵或 Fisher 信息矩阵（FIM），以及其他以梯度协方差形式表示的矩阵。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 PyTorch。然后，通过以下命令安装 NNGeometry：

pip install nngeometry

快速示例

以下是一个简单的示例，展示如何计算 Fisher 信息矩阵并获取其迹：

import torch
from nngeometry.metrics import FIM
from nngeometry.layercollection import LayerCollection

# 假设你有一个预训练的模型和数据加载器
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet18', pretrained=True)
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)

# 创建 Fisher 信息矩阵对象
fim = FIM(model=model, loader=loader, representation=PMatKFAC, n_output=10, device='cuda')

# 计算并打印 FIM 的迹
print(fim.trace())

应用案例和最佳实践

持续学习中的弹性权重巩固

在持续学习技术中，弹性权重巩固（Elastic Weight Consolidation, EWC）是一种常用的方法。以下是如何使用 NNGeometry 实现 EWC 的示例：

from nngeometry.metrics import FIM

# 假设你有一个预训练的模型和数据加载器
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet18', pretrained=True)
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)

# 创建 Fisher 信息矩阵对象
fim = FIM(model=model, loader=loader, representation=PMatDiag, n_output=10)

# 计算正则化项
w = model.parameters()
w_a = previous_model.parameters()
regularizer = fim.vTMv(w - w_a)

典型生态项目

NNGeometry 可以与其他 PyTorch 生态项目结合使用，例如：

• PyTorch Lightning: 用于简化训练循环和分布式训练。
• Hugging Face Transformers: 用于处理自然语言处理任务。
• Captum: 用于模型解释和理解。

通过结合这些项目，可以进一步扩展 NNGeometry 的功能和应用场景。

nngeometry{KFAC,EKFAC,Diagonal,Implicit} Fisher Matrices and finite width NTKs in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nngeometry