뉴럴 네트워크, 딥 러닝, PyTorch에서 zero_grad()를 명시적으로 호출해야 하는 이유
PyTorch는 기본적으로 이전 계산의 기울기를 자동으로 누적합니다. 즉, loss.backward()를 여러 번 호출하면 각 호출의 기울기가 더해져 최종 기울기에 반영됩니다. 이는 순환 신경망(RNN) 학습이나 여러 미니 배치(mini-batch)에 걸쳐 손실(loss) 기울기를 계산하는 경우 유용합니다.
zero_grad()의 역할
하지만 대부분의 경우, 매 학습 단계에서 기울기를 0으로 초기화해야 합니다. 그렇지 않으면 이전 단계의 기울기가 누적되어 잘못된 방향으로 모델 파라미터가 업데이트될 수 있습니다. zero_grad() 함수는 이 역할을 수행하여 모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 0으로 설정합니다.
다음은 zero_grad()를 호출해야 하는 일반적인 시점입니다.
- 모델 학습 시작 전
- optimizer.step() 호출 후
import torch
# 모델 정의
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 최적화 알고리즘 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 학습 루프
for epoch in range(10):
# 입력 데이터 및 레이블 로드
inputs, labels = ...
# 모델 예측
outputs = model(inputs)
# 손실 계산
loss = loss_fn(outputs, labels)
# 기울기 계산
loss.backward()
# 기울기 0으로 초기화
optimizer.zero_grad()
# 모델 파라미터 업데이트
optimizer.step()
위 코드에서 optimizer.zero_grad()는 loss.backward() 호출 후 optimizer.step() 호출 전에 호출됩니다. 이렇게 하여 이전 단계의 기울기가 누적되지 않고 현재 단계의 기울기만 사용하여 모델 파라미터가 업데이트됩니다.
zero_grad() 호출하지 않을 경우 발생 문제
zero_grad()를 호출하지 않으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
- 모델 학습이 제대로 진행되지 않음
- 모델 파라미터가 잘못된 방향으로 업데이트됨
- 모델 성능 저하
예제 코드
import torch
# 모델 정의
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 최적화 알고리즘 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 학습 루프
for epoch in range(10):
# 입력 데이터 및 레이블 로드
inputs, labels = ...
# 모델 예측
outputs = model(inputs)
# 손실 계산
loss = loss_fn(outputs, labels)
# 기울기 계산
loss.backward()
# 기울기 0으로 초기화
optimizer.zero_grad()
# 모델 파라미터 업데이트
optimizer.step()
코드 설명
model변수에 3개의 레이어로 구성된 순환 신경망 모델을 정의합니다.loss_fn변수에 교차 엔트로피 손실 함수를 정의합니다.optimizer변수에 SGD 최적화 알고리즘을 정의합니다.epoch반복문을 사용하여 모델 학습을 진행합니다.- 각 반복문에서 다음을 수행합니다.
- 입력 데이터 및 레이블을 로드합니다.
- 모델을 사용하여 입력 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
- 손실 함수를 사용하여 예측과 레이블 간의 손실을 계산합니다.
backward()함수를 사용하여 손실에 대한 기울기를 계산합니다.zero_grad()함수를 사용하여 모델 파라미터에 대한 기울기를 0으로 초기화합니다.step()함수를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트합니다.
참고
- 위 코드는 기본적인 예시이며, 실제 학습 코드는 상황에 따라 변경될 수 있습니다.
zero_grad()함수는 모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 0으로 초기화합니다. 따라서 모델 파라미터에 대한 특정 기울기만 0으로 초기화하려면model.parameters().grad[0].zero_()와 같이 특정 기울기 요소를 직접 접근해야 합니다.
zero_grad() 대체 방법
model.parameters().grad = None
model.parameters().grad 속성에 None 값을 할당하여 모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 0으로 설정할 수 있습니다.
# 모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 0으로 설정
model.parameters().grad = None
for 루프 사용
모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 직접 반복하면서 0으로 설정할 수 있습니다.
# 모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 0으로 설정
for param in model.parameters():
param.grad = None
torch.optim.Optimizer.zero_grad()
torch.optim 모듈에서 제공하는 zero_grad() 함수를 사용하여 모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 0으로 설정할 수 있습니다.
# 모델 파라미터에 대한 모든 기울기를 0으로 설정
optimizer.zero_grad()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_() 함수를 사용하여 모델 파라미터에 대한 기울기의 L2 Norm을 제한할 수 있습니다. 이는 기울기 폭발 문제를 방지하는 데 유용합니다.
# 모델 파라미터에 대한 기울기의 L2 Norm을 5.0으로 제한
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 5.0)
torch.autograd.gradcheck()
torch.autograd.gradcheck() 함수를 사용하여 모델 파라미터에 대한 기울기 계산이 정확하게 수행되는지 확인할 수 있습니다.
# 모델 파라미터에 대한 기울기 계산 정확성 확인
torch.autograd.gradcheck(model, inputs)
주의 사항
zero_grad()함수 대체 방법은 상황에 따라 선택해야 합니다.model.parameters().grad = None방법은 가장 간단하지만, 코드 가독성이 떨어질 수 있습니다.for루프를 사용하는 방법은 코드 가독성이 높지만, 속도가 느릴 수 있습니다.torch.optim.Optimizer.zero_grad()방법은 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다.torch.nn.utils.clip_grad_norm_()함수는 기울기 폭발 문제를 방지하는 데 유용하지만, 모델 성능 저하를 초래할 수 있습니다.torch.autograd.gradcheck()함수는 모델 파라미터에 대한 기울기 계산 정확성을 확인하는 데 유용하지만, 속도가 느릴 수 있습니다.
결론
neural-network deep-learning pytorch
