PyTorch에서 zero_grad()를 호출해야 하는 이유
2024-07-27
기울기 누적 문제
PyTorch는 기울기를 누적하는 방식으로 계산합니다. 즉, 이전 학습 단계에서 계산된 기울기에 새로운 기울기를 더하여 모델 파라미터를 업데이트합니다. 하지만 이 방식은 다음과 같은 문제를 야기할 수 있습니다.
- 잘못된 방향으로 학습: 이전 기울기가 너무 크거나 부정확한 경우, 새로운 기울기가 모델 파라미터를 잘못된 방향으로 업데이트할 수 있습니다.
- 느린 학습 속도: 이전 기울기가 너무 크거나 불안정한 경우, 모델 학습 속도가 느려질 수 있습니다.
zero_grad() 함수의 역할
zero_grad() 함수는 이전 학습 단계에서 계산된 기울기를 0으로 초기화하여 모든 기울기를 새롭게 시작할 수 있도록 합니다. 이는 다음과 같은 장점을 제공합니다.
- 정확한 학습: 이전 기울기에 영향을 받지 않고 모델 파라미터를 정확하게 업데이트할 수 있습니다.
- 빠른 학습 속도: 기울기 누적 문제 없이 모델 파라미터를 효율적으로 업데이트하여 학습 속도를 높일 수 있습니다.
zero_grad() 함수 호출 시점
zero_grad() 함수는 다음과 같은 시점에 호출해야 합니다.
- 모델 학습 시작 전: 모델 학습을 시작하기 전에 모든 기울기를 0으로 초기화하여 학습을 정확하게 시작할 수 있도록 합니다.
- 각 학습 반복마다: 각 학습 반복마다 이전 기울기를 0으로 초기화하여 정확하고 효율적인 학습을 진행할 수 있도록 합니다.
코드 예시
다음 코드는 PyTorch에서 zero_grad() 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.
import torch
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(1, 1)
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# optimizer 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 학습 반복
for epoch in range(100):
# 입력 데이터
x = torch.randn(1)
# 모델 예측
y_pred = model(x)
# 손실 계산
loss = loss_fn(y_pred, x)
# 기울기 계산
loss.backward()
# 기울기 초기화
optimizer.zero_grad()
# 모델 파라미터 업데이트
optimizer.step()
예제 코드
import torch
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(1, 1)
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# optimizer 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 학습 반복
for epoch in range(100):
# 입력 데이터
x = torch.randn(1)
# 모델 예측
y_pred = model(x)
# 손실 계산
loss = loss_fn(y_pred, x)
# 기울기 계산
loss.backward()
# 기울기 초기화
optimizer.zero_grad()
# 모델 파라미터 업데이트
optimizer.step()
설명:
torch.nn.Linear(1, 1): 1차원 입력 데이터를 1차원 출력 데이터로 변환하는 선형 모델을 정의합니다.torch.nn.MSELoss(): 평균 제곱 오차(MSE) 손실 함수를 정의합니다.torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1): 경사 하강법(SGD) 옵티마이저를 정의하며, 학습률(learning rate)을 0.1로 설정합니다.for epoch in range(100): 100번의 학습 반복을 수행합니다.x = torch.randn(1): 1차원 표준 정규 분포에서 샘플링된 랜덤 숫자를 입력 데이터로 설정합니다.y_pred = model(x): 모델을 사용하여 입력 데이터에 대한 예측값을 계산합니다.loss = loss_fn(y_pred, x): 손실 함수를 사용하여 예측값과 실제값 사이의 손실을 계산합니다.loss.backward(): 역전파(backpropagation)를 수행하여 모델 파라미터의 기울기를 계산합니다.optimizer.zero_grad(): 옵티마이저를 사용하여 모델 파라미터의 기울기를 0으로 초기화합니다.optimizer.step(): 옵티마이저를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트합니다.
참고:
- 이 코드는 간단한 예시이며, 실제 딥러닝 모델 학습에는 더 많은 코드가 필요할 수 있습니다.
- 딥러닝 모델 학습에 대한 더 많은 정보는 PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼을 참고하십시오.
추가 정보:
zero_grad()함수는 모델 파라미터의 모든 기울기를 0으로 초기화합니다. 특정 파라미터의 기울기만 초기화하려면model.parameter.grad = None와 같이 직접 접근해야 합니다.zero_grad()함수는 옵티마이저에 의해 관리되는 파라미터의 기울기만 초기화합니다. 직접 계산된 기울기는zero_grad()함수에 의해 영향을 받지 않습니다.
PyTorch에서 zero_grad() 함수 대신 사용할 수 있는 방법
모델 파라미터 직접 접근:
for param in model.parameters():
param.grad = None
위 코드는 모델의 모든 파라미터를 반복하며 각 파라미터의 grad 속성을 None으로 설정하여 기울기를 초기화합니다.
torch.manual_seed() 사용:
torch.manual_seed(0)
torch.manual_seed() 함수는 랜덤 시드를 설정하여 모델 학습 과정을 재현 가능하게 합니다. 이 방법은 기울기 초기화 효과를 간접적으로 제공하며, 모델 학습 과정을 디버깅하는 데 유용할 수 있습니다.
torch.no_grad() 사용:
with torch.no_grad():
# 모델 학습 코드
torch.no_grad() 블록 안에서 수행된 연산은 기울기를 계산하지 않습니다. 이 방법은 특정 모델 파라미터의 기울기만 초기화하고 싶을 때 유용합니다.
주의:
zero_grad()함수 대신 대체 방법을 사용할 때는 각 방법의 특징과 제약을 고려해야 합니다.zero_grad()함수는 옵티마이저와 밀접하게 연관되어 있으므로, 대체 방법을 사용할 때는 옵티마이저 설정에도 영향을 줄 수 있다는 점을 유념해야 합니다.
python neural-network deep-learning
