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Rustに触れて私のPythonはどう変わったか
- 1. Mobility Technologies Co., Ltd. Rustに触れて私のPythonはどう変わったか 2020/09/24 @MoT.rs Shunsuke Nakamura AI技術開発部
- 2. Mobility Technologies Co., Ltd.2 中村遵介（なかむらしゅんすけ）@S.Nakamura AI技術開発部エッジMLエンジニアリングG - 深層学習・画像処理 - デバイスシミュレータ開発 学生時代: SQLとPython 社会: PythonとRust 趣味: 画像の拡大 自己紹介
- 3. Mobility Technologies Co., Ltd.3 深層学習と画像処理の流れ データセット用意 Webからダウンロー ド・自サーバから収 集 傾向調査 エラーデータ確認 クラス分布や 色傾向の確認 データ分割 傾向を元に 学習するデータ・評 価に使用するデータ 等を分割 前処理 深層学習を行う ためのデータの 加工処理 深層学習 加工したデータ から実際に目的とな るモデルを学習する 後処理 モデルの出力を、全 体として出力 したいものに変換 必要に応じて別手法 で補正 結果の可視化 学習結果を人の 目に分かりやすく 示し改善点を探す Designed by Freepik and distributed by Flaticon
- 4. Mobility Technologies Co., Ltd. 画像を用いた深層学習の全体的な流れ（の一例） 4 深層学習と画像処理の流れ データセット用意 Webからダウンロー ド・自サーバから収 集 傾向調査 エラーデータ確認 クラス分布や 色傾向の確認 データ分割 傾向を元に 学習するデータ・評 価に使用するデータ 等を分割 前処理 深層学習を行う ためのデータの 加工処理 深層学習 加工したデータ から実際に目的とな るモデルを学習する 後処理 モデルの出力を、全 体として出力 したいものに変換 必要に応じて別手法 で補正 結果の可視化 学習結果を人の 目に分かりやすく 示し改善点を探す 全てPythonで実装 ・深層学習はPyTorchというPython向けライブラリで実装されることが多い ・ここらへんで公開されている既存コードもほぼPythonなので同じ言語のほうが便利 ・Pythonではデータ処理向け便利ライブラリが多数公開されている ・研究の側面が強く手軽にコード変更ができる言語が良い Designed by Freepik and distributed by Flaticon
- 5. Mobility Technologies Co., Ltd.5 ■ 他人（自分）のコードの再現・改変が難しい ■ 様々な外部ライブラリを使用するのでバージョンの不一致で実行できない ■ 型情報がほぼないので、コードの改変・再使用が困難 ■ ディレクトリ構成・仮想環境の個人差が大きく揃えづらい ■ 長時間かけて学習したモデルが保存時に引数エラーで保存失敗・やり直しへ ■ どこでどのようなエラーが発生するかが分からないので捕捉しづらい ■ モジュールのインポートルールが複雑（個人差あり） ■ Pythonを書くと遅くなりがち ■ 他の言語で書かれた高速なライブラリをPythonから使用すればOK 困っていたが深層学習からPythonは切り離せないので仕方ないか〜と思っていた とはいえPythonだと困ることも
- 6. Mobility Technologies Co., Ltd.6 Rust使い始めて感じたこと ■ 型情報がしっかりしている ■ ビルド時に型周りのミスを全て洗い出せるので安心 ■ エディタのフルサポートが得られるので書くのが楽 ■ Result型・Option型のおかげでどこでどういう例外ケースがあるのか把握しやすい ■ パターンマッチが強力で条件分岐の取りこぼしが起きづらい ■ Cargo.tomlに必要な情報がほぼ乗っているので他人のコードを動かしやすい ■ ディレクトリ構成が統一されている ■ ライフタイムがコードに出てくると読みづらい ■ ハマると型をこねくり回して四苦八苦する時間がある ■ エラー処理をきちんと書かねばならず、正常ケースだけさっと試すときに面倒 そんなとき業務でRustにふれることに
- 7. Mobility Technologies Co., Ltd.7 ここらへんをPythonでもなんとか取り入れたいと思った ■ 型情報がしっかりしている ■ ビルド時に型周りのミスを全て洗い出せるので安心 ■ エディタのフルサポートが得られるので書くのが楽 ■ Result型・Option型のおかげでどこでどういう例外ケースがあるのか把握しやすい ■ パターンマッチが強力で条件分岐の取りこぼしが起きづらい ■ Cargo.tomlに必要な情報がほぼ乗っているので他人のコードを動かしやすい ■ ディレクトリ構成が統一されている ■ ライフタイムがコードに出てくると読みづらい ■ ハマると型をこねくり回して四苦八苦する時間がある ■ エラー処理をきちんと書かねばならず、正常ケースだけさっと試すときに面倒 そんなとき業務でRustにふれることに
- 8. Mobility Technologies Co., Ltd.8 ここらへんをPythonでもなんとか取り入れたいと思った ■ 型情報がしっかりしている ■ ビルド時に型周りのミスを全て洗い出せるので安心 ■ エディタのフルサポートが得られるので書くのが楽 ■ Result型・Option型のおかげでどこでどういう例外ケースがあるのか把握しやすい ■ パターンマッチが強力で条件分岐の取りこぼしが起きづらい ■ Cargo.tomlに必要な情報がほぼ乗っているので他人のコードを動かしやすい ■ ディレクトリ構成が統一されている ■ ライフタイムがコードに出てくると読みづらい ■ ハマると型をこねくり回して四苦八苦する時間がある ■ エラー処理をきちんと書かねばならず、正常ケースだけさっと試すときに面倒 そんなとき業務でRustにふれることに
- 9. Mobility Technologies Co., Ltd.9 型アノテーションとmypyとtypeguardとdataclassとEnumで型っぽい事をしようとした 型アノテーション ■ Pythonは変数と関数の引数・返り値に型アノテーションを付けられる ■ typingモジュールを使用することで複雑な型にもアノテーションできる ■ あくまでアノテーションなので実行時にその型でなくてもエラーにならない mypy ■ Pythonの静的型検査ツール ■ アノテーションを元にコードで型ミスがないかを実行前に洗い出せる typeguard ■ Pythonの動的型検査ツール ■ 実行時に関数の引数と返り値が実際にアノテーション通りかを確認してくれる dataclass ■ 構造体のようなものを定義できる（実態はクラス） ■ データを辞書型でやり取りしていた部分を全てdataclassに置き換えた Enum ■ ただの列挙型 Rustの良さをPythonに取り入れようとした話
- 10. Mobility Technologies Co., Ltd. Pros ■ エディタの補完パワーが増したので実装が楽に ■ 辞書型はどのようなkeyにどのようなvalueがあるかを見てみないと分からないが、dataclass で安全にデータをやり取りできるように ■ 過去の自分のコードが読めるように Cons ■ mypyには限界があり、mypyを通っても実行時にエラーになるケースがあった ■ Pythonではサードパーティ製ライブラリを頻繁に使用するが、それらが型情報を提供しておら ず、mypyでのチェックを諦めることが多かった 結論: 導入してよかったが、Pythonである以上確実な安心感は得られない 型情報: Rustの良さをPythonに取り入れようとした話 10
- 11. Mobility Technologies Co., Ltd.11 ここらへんをPythonでもなんとか取り入れたいと思った ■ 型情報がしっかりしている ■ ビルド時に型周りのミスを全て洗い出せるので安心 ■ エディタのフルサポートが得られるので書くのが楽 ■ Result型・Option型のおかげでどこでどういう例外ケースがあるのか把握しやすい ■ パターンマッチが強力で条件分岐の取りこぼしが起きづらい ■ Cargo.tomlに必要な情報がほぼ乗っているので他人のコードを動かしやすい ■ ディレクトリ構成が統一されている ■ ライフタイムがコードに出てくると読みづらい ■ ハマると型をこねくり回して四苦八苦する時間がある ■ エラー処理をきちんと書かねばならず、正常ケースだけさっと試すときに面倒 そんなとき業務でRustにふれることに
- 12. Mobility Technologies Co., Ltd.12 Cargo.tomlのように実行に必要な情報を1つのファイルにまとめておけないか？ pep518でまさに同じ話があった ■ pyproject.tomlというファイルでパッケージング情報を管理 ■ Python自体のバージョンやライブラリのバージョンを記述可能 ■ poetry / pyflowといったパッケージング管理ライブラリがここに準拠 ■ poetry / pyflowならディレクトリ構成も統一 個人プロジェクトは全てpoetryに移行した。数ヶ月前のコードでも一発で動いた 業務ではさりげなくpoetryを導入することで布教中 Cargoほど強力ではないが便利 poetryはいいぞ Rustの良さをPythonに取り入れようとした話 成功例
- 13. Mobility Technologies Co., Ltd.13 ここらへんをPythonでもなんとか取り入れたいと思った ■ 型情報がしっかりしている ■ ビルド時に型周りのミスを全て洗い出せるので安心 ■ エディタのフルサポートが得られるので書くのが楽 ■ Result型・Option型のおかげでどこでどういう例外ケースがあるのか把握しやすい ■ パターンマッチが強力で条件分岐の取りこぼしが起きづらい ■ Cargo.tomlに必要な情報がほぼ乗っているので他人のコードを動かしやすい ■ ディレクトリ構成が統一されている ■ ライフタイムがコードに出てくると読みづらい ■ ハマると型をこねくり回して四苦八苦する時間がある ■ エラー処理をきちんと書かねばならず、正常ケースだけさっと試すときに面倒 そんなとき業務でRustにふれることに
- 14. Mobility Technologies Co., Ltd.14 Result型とOption型をクラスとして定義してみた ■ Optionはちょっと便利になった ■ ResultはそもそもPythonがどの部分でどのようなエラーを出すのかが わからないため、結局try-exceptを大きくくくる以外にエラーハンドリングが できずメリットを感じなかった 例外ケースを適度に無視できるのが良くも悪くもPythonの特徴 Rustの良さをPythonに取り入れようとした話 失敗例
- 15. Mobility Technologies Co., Ltd.15 Rustの良さをPythonに持ち込むのは限界があるしPythonの良さを殺す事が多い そもそも得意分野が違うのに全部同じ言語でやる必要はなかった 柔軟なコード変更が求められ、優秀なライブラリが多い部分をPythonで、 厳格なエラー処理・再利用性・速度が求められる部分をRustで実装 全体を通した設定はYAMLのような言語非依存のもので管理する方針へ Rustの良さはRustとして、Pythonの良さはPythonとして使用した話 データセット用意 Webからダウンロー ド・自サーバから収 集 傾向調査 エラーデータ確認 クラス分布や 色傾向の確認 データ分割 傾向を元に 学習するデータ・評 価に使用するデータ 等を分割 前処理 深層学習を行う ためのデータの 加工処理 深層学習 加工したデータ から実際に目的とな るモデルを学習する 後処理 モデルの出力を、全 体として出力 したいものに変換 必要に応じて別手法 で補正 結果の可視化 学習結果を人の 目に分かりやすく 示し改善点を探す Rust PythonPython Rust Python
- 16. Mobility Technologies Co., Ltd.16 Rustの良さをPythonに持ち込むのは限界があるしPythonの良さを殺す事が多い そもそも得意分野が違うのに全部同じ言語でやる必要はなかった 柔軟なコード変更が求められ、優秀なライブラリが多い部分をPythonで、 厳格なエラー処理・再利用性・速度が求められる部分をRustで実装 全体を通した設定はYAMLのような言語非依存のもので管理する方針へ Rustの良さはRustとして、Pythonの良さはPythonとして使用した話 データセット用意 Webからダウンロー ド・自サーバから収 集 傾向調査 エラーデータ確認 クラス分布や 色傾向の確認 データ分割 傾向を元に 学習するデータ・評 価に使用するデータ 等を分割 前処理 深層学習を行う ためのデータの 加工処理 深層学習 加工したデータ から実際に目的とな るモデルを学習する 後処理 モデルの出力を、全 体として出力 したいものに変換 必要に応じて別手法 で補正 結果の可視化 学習結果を人の 目に分かりやすく 示し改善点を探す Rust Rust Python PythonPython 超快適になった！
- 17. Mobility Technologies Co., Ltd.17 Rustが得意なところはRustで、Pythonが得意なところはPythonで書こう Pythonを書く時はpoetryを使って、可能な限り型アノテーションと型チェックをするとちょっ とQoLがあがる 結論