PyTorch에서 가중치를 초기화하는 방법
PyTorch에서 가중치를 초기화하는 방법
개요
PyTorch는 다양한 가중치 초기화 방법을 제공합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 방법입니다:
- 0으로 초기화: 간단하지만 모든 모델에 적합하지는 않습니다.
- 정규 분포: Xavier 초기화와 Kaiming 초기화가 대표적입니다.
- 균일 분포: 특정 유형의 모델에 유용할 수 있습니다.
코드 예시
다음은 PyTorch에서 가중치를 초기화하는 방법을 보여주는 코드 예시입니다:
import torch
# 1. 클래스 함수 사용
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
# Xavier 초기화
torch.nn.init.xavier_uniform_(self.linear.weight)
# Kaiming 초기화
torch.nn.init.kaiming_normal_(self.linear.weight)
# 2. `nn.init` 모듈 사용
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 0으로 초기화
torch.nn.init.constant_(model.weight, 0)
# 정규 분포 (평균=0, 표준편차=0.01)
torch.nn.init.normal_(model.weight, mean=0, std=0.01)
# 균일 분포 (범위=-0.1, 0.1)
torch.nn.init.uniform_(model.weight, a=-0.1, b=0.1)
추가 정보
참고 사항
- 모델의 종류, 데이터 셋, 학습 알고리즘 등에 따라 적절한 초기화 방법이 다를 수 있습니다.
- 여러 가지 방법을 실험해보고 가장 좋은 결과를 얻는 방법을 찾는 것이 중요합니다.
예제 코드
import torch
# 1. 클래스 함수 사용
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
# Xavier 초기화
torch.nn.init.xavier_uniform_(self.linear.weight)
# Kaiming 초기화
torch.nn.init.kaiming_normal_(self.linear.weight)
# 2. `nn.init` 모듈 사용
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 0으로 초기화
torch.nn.init.constant_(model.weight, 0)
# 정규 분포 (평균=0, 표준편차=0.01)
torch.nn.init.normal_(model.weight, mean=0, std=0.01)
# 균일 분포 (범위=-0.1, 0.1)
torch.nn.init.uniform_(model.weight, a=-0.1, b=0.1)
설명:
MyModel
클래스는torch.nn.Module
을 상속받습니다.__init__
함수는 모델의 레이어를 초기화합니다.torch.nn.init
모듈은 다양한 가중치 초기화 방법을 제공합니다.
예시:
xavier_uniform_
함수는 Xavier 초기화를 수행합니다.kaiming_normal_
함수는 Kaiming 초기화를 수행합니다.constant_
함수는 0으로 초기화합니다.normal_
함수는 정규 분포로 초기화합니다.
PyTorch에서 가중치를 초기화하는 대체 방법
사용자 정의 초기화 함수:
- 특정 레이어나 모델에 맞춘 맞춤형 초기화를 구현할 수 있습니다.
- 초기화 과정을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.
def my_init(module):
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
torch.nn.init.normal_(module.weight, mean=0.0, std=0.01)
module.bias.data.zero_()
model.apply(my_init)
텐서 생성 함수:
torch.randn
과 같은 텐서 생성 함수를 사용하여 임의의 텐서를 생성하고 가중치로 사용할 수 있습니다.- 다양한 확률 분포를 사용하여 텐서를 초기화할 수 있습니다.
model.weight = torch.randn(in_features, out_features)
PyTorch Geometric:
- 그래프 신경망 모델을 사용하는 경우, PyTorch Geometric 라이브러리에서 제공하는 초기화 함수를 사용할 수 있습니다.
from torch_geometric.nn import GCNConv
conv = GCNConv(in_channels, out_channels)
torch.nn.init.kaiming_normal_(conv.weight)
ONNX 추론:
- 모델을 ONNX 포맷으로 변환하려는 경우, ONNX 추론에 호환되는 초기화 방법을 사용해야 합니다.
torch.nn.init.constant_(model.weight, 1.0)
python machine-learning deep-learning