PyTorch에서 model.train()이 하는 역할
파라미터 업데이트 활성화:
모델 학습 과정에서 모델의 파라미터는 손실 함수(loss function)의 기울기(gradient)를 이용하여 업데이트됩니다. model.train()을 호출하면 모델의 파라미터가 업데이트될 수 있도록 설정됩니다.
그래디언트 계산 활성화:
model.train()을 호출하면 모델의 각 레이어에서 손실 함수에 대한 기울기가 계산됩니다. 이 기울기는 파라미터 업데이트 방향을 결정하는 데 사용됩니다.
배치 정규화(Batch Normalization) 동작 설정:
배치 정규화는 학습 과정의 안정성을 높이는 기법입니다. model.train()을 호출하면 배치 정규화 레이어가 학습 모드로 설정되어 학습 과정에 반영됩니다.
드롭아웃(Dropout) 동작 설정:
드롭아웃은 모델의 과적합(overfitting)을 방지하는 기법입니다. model.train()을 호출하면 드롭아웃 레이어가 학습 모드로 설정되어 학습 과정에 반영됩니다.
주의 사항:
- 모델 평가(evaluation) 단계에서는
model.eval()을 호출하여 모델을 평가 모드로 설정해야 합니다. 평가 모드에서는 파라미터 업데이트 및 그래디언트 계산이 수행되지 않습니다. model.train()은 모델 객체 자체를 수정합니다. 따라서 모델 객체를 여러 번 사용하는 경우, 학습 시작 전에 매번model.train()을 호출해야 합니다.
예시:
import torch
# 모델 정의
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 1),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(1, 10),
)
# 모델 학습 모드 설정
model.train()
# ... 학습 코드 ...
# 모델 평가 모드 설정
model.eval()
# ... 평가 코드 ...
예제 코드
import torch
# MNIST 데이터셋 로드
train_dataset = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST(
"./data",
train=True,
download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose(
[torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]
),
),
batch_size=64,
shuffle=True,
)
# 모델 정의
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(784, 128),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(128, 10),
)
# 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 batch_idx, (data, target) in enumerate(train_dataset):
# 모델 학습 모드 설정
model.train()
# 모델 예측
output = model(data)
# 손실 계산
loss = criterion(output, target)
# 모델 파라미터 업데이트
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 학습 진행 상황 출력
if batch_idx % 100 == 0:
print(f"Epoch: {epoch + 1}/{10}, Batch: {batch_idx}/{len(train_dataset)}, Loss: {loss.item()}")
# 모델 평가
test_dataset = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST(
"./data",
train=False,
download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose(
[torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]
),
),
batch_size=64,
shuffle=True,
)
with torch.no_grad():
# 모델 평가 모드 설정
model.eval()
correct = 0
total = 0
for data, target in test_dataset:
output = model(data)
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
total += target.size(0)
correct += (predicted == target).sum().item()
print(f"Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")
- 이 코드는 MNIST 데이터셋을 사용하여 PyTorch 모델을 학습하고 평가하는 예시입니다.
model.train()은 모델 학습 시작 전에 호출됩니다.torch.no_grad()블록 안에서 모델 평가를 수행하면 모델의 파라미터가 업데이트되지 않습니다.
참고:
- 이 코드는 기본적인 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 할 수도 있습니다.
- 모델 학습 및 평가 과정에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서를 참고하십시오.
model.train() 대체 방법
model.parameters.requires_grad = True:
모델의 모든 파라미터의 requires_grad 속성을 True로 설정하면 모델이 학습 모드로 설정됩니다.
for param in model.parameters():
param.requires_grad = True
직접 레이어 설정:
모델의 각 레이어를 직접 설정하여 학습 모드로 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 배치 정규화 레이어의 경우 다음과 같이 설정합니다.
for layer in model.modules():
if isinstance(layer, torch.nn.BatchNorm1d):
layer.train()
torch.nn.ModuleDict 사용:
모델을 torch.nn.ModuleDict 객체에 저장하면 각 모듈을 개별적으로 설정할 수 있습니다.
model = torch.nn.ModuleDict(
{
"linear1": torch.nn.Linear(10, 1),
"relu": torch.nn.ReLU(),
"linear2": torch.nn.Linear(1, 10),
}
)
model["linear1"].train()
model["relu"].train()
model["linear2"].train()
- 대체 방법을 사용할 때는 모든 파라미터 또는 레이어가 올바르게 설정되었는지 확인해야 합니다.
model.train()메소드는 더 간편하고 안전한 방법입니다.
사용 시나리오:
- 모델의 일부 파라미터만 학습하고 싶은 경우
- 모델의 특정 레이어만 학습 모드로 설정하고 싶은 경우
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