Wie mich eine Lotteriequest zu den Kräften von PyTorch führte

Einführung

Irgendwann haben Sie wahrscheinlich gehört, dass Ihre Gewinnchancen bei einer Lotterie sehr gering sind. Wie bei allen Dingen, die mit Wahrscheinlichkeit zu tun haben, können mehrere Versuche das Ergebnis zu Ihren Gunsten beeinflussen. Wenn Sie nun an vielen Lotterien teilnehmen würden, wären Ihre Gewinnchancen bei einer Lotterie etwas besser, je nachdem, an wie vielen weiteren Lotterien Sie teilgenommen haben. Dies ist noch keineswegs eine Garantie dafür, dass Sie irgendwann gewinnen, sondern bei gleichmäßiger Verteilung , und nach dem Gesetz der großen Zahlen (in diesem Fall bedeutet das eine große Anzahl von Lotterien) können wir zu relativ wahrscheinlicheren Möglichkeiten gelangen.

Es ist wichtig zu verstehen, dass jede neue Lotterie unabhängig von jeder anderen ist und dass dieselbe Lotterie-„Losnummer“ viele verschiedene Lotterien gewinnen kann (gemäß dem Gesetz der großen Zahlen). Sie könnten auch Pech haben und in jeder Lotterie die falsche Zahl ziehen, egal wie oft Sie es versucht haben. Sie haben jetzt zwei Möglichkeiten:

1. Sie können jedes Mal eine Zufallszahl ausprobieren.
2. Sie können jedes Mal die gleiche Nummer ausprobieren.

Theoretisch (und mathematisch) haben beide Szenarien die gleiche Eintrittswahrscheinlichkeit. Szenario 2 verschafft Ihnen jedoch einen leichten Vorteil. Wenn sich die Häufigkeit der Unendlichkeit nähert, wird schließlich jede Zahl ausgewählt. Das Problem besteht darin, dass Sie es bei Szenario 1 mehrmals versuchen müssen, in der Hoffnung, dass die Zahl, die Sie zu diesem Zeitpunkt ausgewählt haben, mit der Zahl übereinstimmt, die gewinnt. Bei Szenario 2 sind Sie sicher, dass Ihre Zahl irgendwann „gewinnen“ wird, da die Versuche gegen Unendlichkeit tendieren. Für diesen Blogbeitrag verwenden wir Szenario 2.

Glauben Sie also, dass Sie diese Frage beantworten können, bevor ich Ihnen die Antwort verrate?

„Wenn alle Lotterien um Sie herum Slots für genau 1 Million Menschen hätten und Sie für alle, die Sie gespielt haben, das gleiche Los [x] ausgewählt hätten, wie viele Lotterien müssten Sie dann spielen, um endlich ein Gewinner zu sein?“ (Kommentieren Sie gerne Ihre erste Antwort)

Die Antwort ist...

Etwa 14,4 Millionen Mal.

Im Rest dieses Blogbeitrags geht es darum, wie ich zu diesem Wert gekommen bin, wie die Simulationen durchgeführt wurden und einige Vorbehalte. Ab jetzt wird es technischer.

Die Logik

Die Loszahlen einer Lotterie mit 1 Million Teilnehmern würden zwischen 1 und 1.000.000 (oder 0 und 999.999) liegen. Spieler können für jede Lotterie nur eine Zahl innerhalb dieses Bereichs auswählen und der Gewinnschein kann nur aus diesem Bereich stammen. Im Wesentlichen können wir sagen, dass wir einen Satz von 1 Million Zahlen haben werden.

Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass ein Benutzer eine beliebige Zahl innerhalb dieses Bereichs auswählen kann, müssen wir die Bedingung erfüllen, dass jedes Element im Set mindestens einmal getroffen wird. Dies liegt daran, dass, wenn jede Nummer mindestens einmal aufgerufen wurde, alle möglichen Ticketnummern abgedeckt würden, die ein Spieler hätte auswählen können. Das bedeutet auch, dass es uns egal ist, wie oft jede Zahl ausgeführt wird, was eine „Menge“ zur idealen Python-Datenstruktur für unsere Simulation macht. Wir beginnen mit einer leeren Menge und füllen sie bei jeder Iteration mit einer zufällig generierten Zahl, bis die Menge alle Zahlen innerhalb des angegebenen Bereichs enthält. Da Python-Sets keine Zahlen wiederholen, müssen wir uns keine Sorgen um die Sicherstellung der Eindeutigkeit machen.

def calculate_lottery_chances(lottery_players_count):
  number_set = set()
  count = 0

  while len(number_set) 



<p>Für eine Lotterie mit 1.000.000 Personen würde der Funktionsaufruf wie folgt aussehen: berechne_lottery_chances(1000000) und würde die Anzahl der Lotterieversuche vor dem Gewinn zurückgeben. Durch die Anordnung des Codes auf diese Weise ist er sehr erweiterbar.</p>

<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173567637690021.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="How a Lottery Quest Led Me to The Powers of PyTorch"></p>

<h2>
  
  
  Das Problem
</h2>

<p>Kurz gesagt, die Hauptursache des Problems ist „Variation“. Als ich die Funktion zum ersten Mal ausführte, erhielt ich den Wert „13,1 Millionen“. Ich habe es noch einmal durchgelesen und einen Wert in der Größenordnung von 13,9 Millionen erhalten. Ich habe das noch öfter gemacht und sehr unterschiedliche Antworten bekommen – irgendwann kam ich auf 15 Millionen. Es war klar, dass ich dies tun und einen Durchschnitt ermitteln musste. Dem bisher bestehenden Muster folgend, kam ich zu dem Schluss, dass ich, da die Anzahl der Iterationen zur Mittelung gegen Unendlich tendiert, näher dran wäre, <strong>eine</strong> zuverlässige Antwort zu haben. Es bestand Bedarf an etwas, das dies tun konnte, und zwar schnell, und das veranlasste mich, diese Funktion zu schreiben:<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">def average_over_n_times(function, function_arg, n):
  """
  This returns the average of the returned value of a function
  when it is called n times, with its (one) arg
  """
  total = 0
  for x in range(0, n):
    total += function(function_arg)

  return round(total/n)

Anschließend würde dann alles wie folgt geflickt:

num_of_trials = average_over_n_times(calculate_lottery_chances, lottery_players_count, n)

Wobei „n“ die Häufigkeit darstellt, mit der die Ergebnisse gemittelt werden. Dies wirft jedoch ein weiteres Problem auf, das im nächsten Abschnitt besprochen wird.

Was soll „n“ sein?

Je größer der Wert von n, desto näher kommt man einem „Durchschnittsfall“-Ergebnis. Wenn man jedoch bedenkt, dass es immer noch keine Absolutheiten oder Gewissheiten gibt, ist es nicht mehr produktiv, diese Reihe von Aufgaben zu oft auszuführen. Ich sage das aus folgenden Gründen:

• Die Zeit ist nicht unendlich und wir können diese Berechnungen nicht auf unbestimmte Zeit durchführen, was bedeutet, dass es bei jeder Ausführung immer eine Variation (egal wie gering) geben wird, was die Idee eines „Absoluten“ zunichte macht.
• Rechenressourcen sind endlich.
• Eine der Annahmen dieses Experiments ist, dass „Zufälligkeit“, wie sie von Computern erzeugt wird, die Realität genau nachahmen kann.
• Genau wie bei Algorithmuslaufzeiten sind kleinere Größen nicht mehr so ​​wichtig wie die größeren. Eine Abweichung von etwa 100.000 wäre bei Werten über 13.000.000 nicht so signifikant.

Vor diesem Hintergrund habe ich „n“ mit den Werten 10, 20, 30, 50, 100, 1000 und 5000 Mal getestet.

Wo kommt PyTorch ins Spiel?

An dieser Stelle fragen Sie sich wahrscheinlich, warum das Wort „PyTorch“ im Titel des Blogbeitrags noch nicht einmal erwähnt wurde. Nun, obwohl ich das Testen von n mit unterschiedlichen Werten erwähnt habe, war es nicht derselbe Code, den ich für alle Tests verwendet habe.

Das waren rechenintensive Experimente und meine CPU hatte ein Wort mit mir. Die Codeausschnitte, die ich zuvor geteilt habe, wurden in einer Datei geschrieben, die keinerlei externe Paketabhängigkeiten aufwies, und die Datei wurde in der Bash-Shell mit dem vorangestellten Befehl „time“ ausgeführt, um die Ausführungszeiten zu verfolgen. So sahen die Ausführungszeiten aus, wenn nur die CPU verwendet wurde:

n	Time (min and sec)
10	1m34.494s
20	3m2.591s
30	5m19.903s
50	10m58.844s
100	14m56.157s

Bei 1000 konnte ich das Programm nicht mehr zum Laufen bringen. Ich war mir nicht sicher, ob es auf halbem Weg kaputt ging und die Ausführung nicht gestoppt werden konnte, aber ich brach es nach 4 Stunden und 57 Minuten ab. Meiner Meinung nach gibt es einige Faktoren, die dies beeinflusst haben und die ich im Abschnitt „Vorbehalte“ besprechen werde. Wie dem auch sei, das Geräusch meines Lüfters war dröhnend und ich wusste, dass ich die bescheidene CPU meines Laptops möglicherweise etwas zu stark beansprucht hatte. Ich weigerte mich, eine Niederlage hinzunehmen, und während ich darüber nachdachte, was ich tun könnte, um zumindest vierstellige Iterationen durchzuführen, fiel mir etwas ein, was mir ein Freund, der mit PyTorch arbeitete, sagte:

„GPUs sind im Allgemeinen effizienter und rechenintensiver als CPUs“

PyTorch nutzt die GPU und ist damit das perfekte Werkzeug für diese Aufgabe.

Refactoring

PyTorch würde für Berechnungen für unsere Zwecke verwendet werden, daher würde eine Umgestaltung des vorhandenen berechne_lottery_chances()-Codes eine Änderung CPU-abhängiger numerischer Operationen und den Wechsel zu geeigneten PyTorch-Datenstrukturen bedeuten. Kurz und knapp:

• Der Python-Datentyp set() würde nicht mehr ausreichen.
• Die Python-Funktion randint() würde gegen ihr PyTorch-Äquivalent ausgetauscht.
• Da der Datentyp set() nicht ausreichen würde, müsste ein Tensor aus Nullen generiert werden, der der Größe von lottery_players_count entspricht, mit einem booleschen Wert, der angibt, ob zuvor eine Zahl gewonnen hat oder nicht.

Der Refactor von berechne_lottery_chances würde wie folgt aussehen:

def calculate_lottery_chances(lottery_players_count):
  number_set = set()
  count = 0

  while len(number_set) 



<p>Ich habe mein Gerät auf „xpu“ eingestellt, weil mein Computer eine Intel-Grafik-GPU verwendet, die PyTorch unterstützt.</p>

<h2>
  
  
  Ausgabe
</h2>

<p>Um sicherzustellen, dass meine GPU während der Ausführung verwendet wurde, habe ich meinen Windows-Task-Manager geöffnet und vor der Ausführung zum Abschnitt „Leistung“ navigiert. Beim Laufen bemerkte ich einen spürbaren Anstieg der GPU-Ressourcennutzung.<br>
Zum Kontext hier ein Vorher vs. Nachher:</p>

<p>Vorher:</p>

<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173567637915280.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="How a Lottery Quest Led Me to The Powers of PyTorch"><br>
Beachten Sie, dass die GPU-Auslastung bei 1 % liegt</p>

<p>Nachher:</p>

<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173567638051975.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="How a Lottery Quest Led Me to The Powers of PyTorch"><br>
Beachten Sie, dass die GPU-Auslastung bei 49 % liegt</p>

<p>Bei den Laufzeiten für unterschiedliche Werte von n war die GPU um ein Vielfaches schneller. Es ließ Werte von n unter 100 konstant in weniger als einer Minute laufen und konnte einen Wert von n bei <strong>5000</strong> (fünftausend!)</p> berechnen

<p>Hier ist eine Tabelle der Laufzeiten mit der GPU:</p>

<div><table>
<thead>
<tr>
<th>n</th>
<th>Time (min and sec)</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>10</td>
<td>0m13.920s</td>
</tr>
<tr>
<td>20</td>
<td>0m18.797s</td>
</tr>
<tr>
<td>30</td>
<td>0m24.749s</td>
</tr>
<tr>
<td>50</td>
<td>0m34.076s</td>
</tr>
<tr>
<td>100</td>
<td>1m12.726s</td>
</tr>
<tr>
<td>1000</td>
<td>16m9.831s</td>
</tr>
</tbody>
</table></div>

<p>Um einen visuellen Eindruck davon zu bekommen, wie groß die Leistungslücke zwischen GPU- und CPU-Vorgängen für dieses Experiment war, finden Sie hier eine Datenvisualisierung, über die Sie nachdenken sollten:</p>

<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173567638195144.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="How a Lottery Quest Led Me to The Powers of PyTorch"></p>

<p>Die x-Achse wurde auf 100 begrenzt, da ich von der CPU keine realistisch „aktuelle“ Ausgabe mehr erhalten konnte und somit kein Raum für einen Vergleich mit der GPU blieb. Die Durchführung der Experimente mit Zahlen im Bereich von 1000 bis 5000 ergab in den meisten Fällen etwa „14,4 Millionen Mal“. So habe ich die Antwort von vorhin bekommen.</p>

<h2>
  
  
  Vorbehalte
</h2>

<p>Dieses Experiment ging von Annahmen aus und stützte sich auf bestimmte Vorgehensweisen. Darüber hinaus bedeutet meine Unerfahrenheit mit PyTorch möglicherweise, dass es möglicherweise einen effizienteren Ansatz gegeben hat. Hier sind einige zu berücksichtigende Faktoren, die <strong>möglicherweise</strong> entweder die Genauigkeit meiner Ergebnisse oder die Ausführungszeiten beeinflusst haben:</p>

<ol>
<li>Ich bin von der subtilen Annahme ausgegangen, dass computergenerierte Zufälligkeit die Zufälligkeit im wirklichen Leben (der physischen Welt) nachahmt.</li>
<li>Während ich einen Teil der Logik auf die Verwendung von PyTorch umgestellt habe, war der Rest des Codes immer noch auf die CPU angewiesen. Beispielsweise ist es in der Funktion „average_over_n_times()“ möglich, dass sowohl die Addition in der Schleife als auch die Mittelung von PyTorch-Äquivalenten profitiert haben. Ich vermute, dass es eine Leistungssteigerung gegeben hätte.</li>
<li>Ich bin mir nicht sicher, welchen Einfluss die von mir verwendete Batch_size auf Genauigkeit und Leistung hat.</li>
<li>Alle CPU- und GPU-Tests wurden bei angeschlossenem PC durchgeführt, damit die Maschine optimal arbeiten kann. Beim Betrieb mit einem Gerät im Akkubetrieb kann es zu längeren Laufzeiten kommen.</li>
<li>PyTorchs CUDA hat möglicherweise die Nase vorn gegenüber „XPU“, aber mein PC unterstützt Ersteres nicht. </li>
<li>Ich habe es vermieden, meinen PC während der Tests „schlafen“ zu lassen. Die Ausführung von Tests kann möglicherweise länger dauern, wenn Ihr Computer in den Ruhezustand wechselt.</li>
</ol>

<p>Abschließend möchte ich darauf hinweisen, dass ich PyTorch zum ersten Mal für irgendetwas verwendet habe und von der Leistung ziemlich beeindruckt war.</p>

<h2>
  
  
  Abschluss
</h2>

<p>Als ich damit in den Kaninchenbau ging, hatte ich nicht damit gerechnet, solche Leistungssteigerungen zu sehen. Ich habe die Idee hinter Tensoren und ein paar Dinge über die unterstützenden Mechanismen hinter noch rechenintensiveren Aufgaben gelernt. Sie haben die Freiheit, die Codeschnipsel nach Belieben zu verwenden, zu replizieren oder zu ändern.</p>

<p>Vielen Dank, dass Sie mich verwöhnt haben, und ich hoffe, Sie hatten eine unterhaltsame Lektüre.</p>

<p>Bis zum nächsten Mal,</p>

<p>Prost. ?</p>


          

            
        

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