파이토치에서 torch.nn.Parameter 이해하기
2024-07-27
자동 미분: torch.nn.Parameter 객체는 자동 미분(autograd)을 지원하여 모델 학습 과정에서 역전파(backpropagation)를 수행할 수 있습니다.
모델 저장 및 불러오기: torch.nn.Parameter 객체는 모델 저장 및 불러오기 작업을 간편하게 해줍니다.
학습률 설정: torch.nn.Parameter 객체에는 학습률(learning rate)을 설정하는 기능이 있어 모델 학습 과정을 효율적으로 제어할 수 있습니다.
torch.nn.Parameter 사용 예시:
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 1))
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(1))
def forward(self, x):
return torch.matmul(x, self.weight) + self.bias
model = MyModel()
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(100):
# ...
# 모델 저장
torch.save(model.state_dict(), "my_model.pt")
# 모델 불러오기
model = torch.load("my_model.pt")
- requires_grad: 학습 가능 여부를 나타내는 불리언 값입니다.
- grad: 역전파 과정에서 계산된 기울기(gradient)를 저장합니다.
- data: 텐서 데이터를 저장합니다.
- zero_grad(): 기울기를 0으로 초기화합니다.
- detach(): 계산 그래프에서 텐서를 분리합니다.
- clone(): 텐서의 복사본을 생성합니다.
참고 자료:
주의:
torch.nn.Parameter객체는 직접 생성하지 않는 것이 좋습니다. 대신,torch.nn.Module클래스의parameters()메소드를 사용하여 모델의 모든 학습 가능한 매개변수를 획득하는 것이 일반적입니다.
예제 코드: MNIST 분류 모델
import torch
from torchvision import datasets, transforms
# MNIST 데이터셋 로드
train_dataset = datasets.MNIST(root=".", train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = datasets.MNIST(root=".", train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
# 데이터 로더 생성
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 모델 정의
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(784, 128)
self.relu = torch.nn.ReLU()
self.linear2 = torch.nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1)
x = self.linear1(x)
x = self.relu(x)
x = self.linear2(x)
return x
# 모델 생성
model = MyModel()
# 손실 함수 및 최적화 알고리즘 정의
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 모델 학습
for epoch in range(10):
for images, labels in train_loader:
# 순방향 연산
outputs = model(images)
# 손실 계산
loss = criterion(outputs, labels)
# 역전파 연산
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 모델 업데이트
optimizer.step()
# 모델 평가
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f"Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")
설명:
torch.nn.Module클래스를 상속받아 모델 클래스를 정의합니다.- 모델 클래스 내부에서
torch.nn.Linear레이어를 사용하여 신경망 구조를 정의합니다. torch.nn.Parameter객체는 모델의 학습 가능한 매개변수를 정의하는 데 사용됩니다.torch.optim.SGD클래스를 사용하여 모델 학습을 위한 최적화 알고리즘을 정의합니다.torch.nn.CrossEntropyLoss클래스를 사용하여 모델의 손실 함수를 정의합니다.- 학습 루프를 통해 모델을 학습하고 평가합니다.
참고:
- 이 코드는 기본적인 MNIST 분류 모델 예시이며, 더 나은 성능을 얻기 위해 다양한 개선 기법을 적용할 수 있습니다.
- PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼을 참고하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
torch.nn.Parameter 대체 방법
직접 텐서 사용:
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.randn(10, 1)
self.bias = torch.zeros(1)
def forward(self, x):
return torch.matmul(x, self.weight) + self.bias
이 방법은 간단하지만, torch.nn.Parameter 객체가 제공하는 자동 미분, 모델 저장 및 불러오기, 학습률 설정 등의 기능을 사용할 수 없습니다.
nn.ModuleDict 사용:
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleDict({
"linear": torch.nn.Linear(10, 1),
})
def forward(self, x):
return self.layers["linear"](x)
이 방법은 torch.nn.Parameter 객체를 직접 사용하지 않고도 모델의 학습 가능한 매개변수를 정의할 수 있습니다. 하지만, torch.nn.Parameter 객체가 제공하는 일부 기능은 사용할 수 없습니다.
커스텀 클래스 사용:
class MyParameter(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
self.grad = None
def __call__(self):
return self.data
def backward(self, grad):
self.grad = grad
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = MyParameter(torch.randn(10, 1))
self.bias = MyParameter(torch.zeros(1))
def forward(self, x):
return torch.matmul(x, self.weight()) + self.bias()
이 방법은 가장 유연하지만, 코드를 직접 작성해야 하기 때문에 가장 복잡합니다.
사용 방법 선택:
다음은 상황에 따른 torch.nn.Parameter 대체 방법 선택 가이드입니다.
- 간단한 모델: 직접 텐서 사용
- 모듈화된 모델:
nn.ModuleDict사용 - 최대한의 유연성 필요: 커스텀 클래스 사용
torch.nn.Parameter객체는 PyTorch에서 신경망 모델을 구현하는 가장 일반적인 방법입니다.- 대체 방법은 특정 상황에서 유용할 수 있지만,
torch.nn.Parameter객체만큼 기능이 풍부하지 않을 수 있습니다.
python pytorch
