파이토치 모델의 총 매개변수 수 확인
파이토치 모델의 총 매개변수 수 확인
model.parameters() 사용
모델의 모든 매개변수는 model.parameters() 메서드를 통해 반복 가능한 객체로 반환됩니다. 각 매개변수는 numel() 메서드를 사용하여 요소 개수를 확인할 수 있습니다. 다음 코드는 모델의 총 매개변수 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.
def count_parameters(model):
total_params = 0
for param in model.parameters():
total_params += param.numel()
return total_params
model = ... # 모델 정의 및 초기화
# 모델의 총 매개변수 수 출력
print(count_parameters(model))
torchsummary 사용
torchsummary 라이브러리는 모델의 구조와 매개변수 정보를 요약하여 출력하는 데 유용합니다. 다음 코드는 torchsummary를 사용하여 모델의 총 매개변수 수를 확인하는 방법을 보여줍니다.
from torchsummary import summary
model = ... # 모델 정의 및 초기화
# 모델 요약 출력
summary(model)
모델 저장 파일 분석
모델을 저장할 때 매개변수 정보도 함께 저장됩니다. 저장된 모델 파일을 분석하여 총 매개변수 수를 확인할 수 있습니다.
다음은 몇 가지 주요 방법입니다.
torch.load()사용:
model_path = ... # 모델 저장 파일 경로
# 모델 불러오기
model = torch.load(model_path)
# 모델 정보 출력
print(model)
h5py라이브러리 사용:
import h5py
model_path = ... # 모델 저장 파일 경로
# 모델 파일 열기
with h5py.File(model_path, 'r') as f:
# 모델 매개변수 정보 출력
print(f['model_weights'])
참고:
- 모델의 총 매개변수 수는 모델 구조와 레이어 구성에 따라 달라집니다.
- 모델의 성능은 총 매개변수 수에 비례하지 않습니다.
- 모델 설계 및 학습 과정에서 모델의 총 매개변수 수를 고려하는 것은 중요하지만, 유일한 기준은 아닙니다.
예제 코드
import torch
from torchsummary import summary
# 모델 정의
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 10 * 10, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
return x
# 모델 생성
model = MyModel()
# 모델 요약 출력
summary(model, input_size=(1, 28, 28))
위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력 결과를 얻을 수 있습니다.
----------------------------------------------------------------
Layer (type) Output Shape Param #
================================================================
Conv2d-1 [-1, 32, 26, 26] 320
ReLU-2 [-1, 32, 26, 26] 0
Conv2d-3 [-1, 64, 24, 24] 18432
ReLU-4 [-1, 64, 24, 24] 0
Flatten-5 [-1, 36864] 0
Linear-6 [-1, 10] 368650
================================================================
Total params: 387,242
Trainable params: 387,242
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
출력 결과에서 마지막 줄 "Total params: 387,242"는 모델의 총 매개변수 수가 387,242임을 보여줍니다.
추가 정보
대체 방법
model.named_parameters() 메서드는 모델의 모든 매개변수 이름과 값을 반환하는 딕셔너리 객체를 반환합니다. 딕셔너리 객체의 값을 모두 더하여 총 매개변수 수를 계산할 수 있습니다.
def count_parameters(model):
total_params = 0
for name, param in model.named_parameters():
total_params += param.numel()
return total_params
model = ... # 모델 정의 및 초기화
# 모델의 총 매개변수 수 출력
print(count_parameters(model))
nn.utils.parameters_to_vector() 사용
nn.utils.parameters_to_vector() 함수는 모델의 모든 매개변수를 하나의 벡터로 변환합니다. 벡터의 길이는 모델의 총 매개변수 수와 같습니다.
from nn.utils import parameters_to_vector
model = ... # 모델 정의 및 초기화
# 모델의 총 매개변수 수 출력
print(parameters_to_vector(model).numel())
직접 계산
모델 구조를 직접 분석하여 각 레이어의 매개변수 수를 계산한 후, 모든 레이어의 매개변수 수를 더하여 총 매개변수 수를 계산할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 복잡하고 오류 가능성이 높습니다.
라이브러리 사용
torchinfo 라이브러리와 같이 모델 정보를 분석하는 라이브러리를 사용하여 총 매개변수 수를 확인할 수 있습니다.
from torchinfo import summary
model = ... # 모델 정의 및 초기화
# 모델 요약 출력
summary(model)
위 코드를 실행하면 모델의 구조, 매개변수 수, FLOPs 등의 정보를 확인할 수 있습니다.
- 위에서 설명한 방법들은 모두 동일한 결과를 제공합니다.
- 사용하기 편리한 방법을 선택하면 됩니다.
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