PyTorch에서 Parameters와 Children의 차이점

PyTorch에서 Parameters와 Children의 차이점

Parameters:

• 모델의 학습 가능한 변수입니다.
• 모델의 성능을 향상시키기 위해 학습 알고리즘에 의해 업데이트됩니다.
• 일반적으로 텐서 형태로 표현됩니다.
• 모델의 모든 층에 존재하며, 각 층의 학습 가능한 가중치와 편향을 포함합니다.

Children:

• 모델의 하위 모듈입니다.
• 다른 레이어나 모듈로 구성될 수 있습니다.
• 모델 구조를 정의하고 전방 및 후방 전파를 수행하는 데 사용됩니다.
• 모델의 계층 구조를 나타내며, 각 계층은 서로 다른 연산을 수행합니다.

Parameters와 Children의 주요 차이점:

예시:

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 100)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# Parameters

print(model.parameters())

# Output:
# <generator object Parameters at 0x7f89b0749790>

# Children

print(model.children())

# Output:
# <generator object Children at 0x7f89b0749810>

# Parameters 접근

print(list(model.parameters())[0])

# Output:
# Parameter containing:
# tensor([[-0.0049,  0.0010,  0.0113,  ..., -0.0052,  0.0024,  0.0007]],
#        requires_grad=True)

# Children 접근

print(list(model.children())[0])

# Output:
# Linear(in_features=10, out_features=100, bias=True)

결론:

• Parameters는 모델의 학습 가능한 변수이며 모델 성능 향상을 위해 업데이트됩니다.
• Children은 모델의 하위 모듈이며 모델 구조 정의 및 전/후방 전파에 사용됩니다.
• 모델을 이해하고 활용하기 위해 Parameters와 Children의 차이점을 명확히 인지하는 것이 중요합니다.

예제 코드

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 100)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# Parameters

print(model.parameters())

# Output:
# <generator object Parameters at 0x7f89b0749790>

# Children

print(model.children())

# Output:
# <generator object Children at 0x7f89b0749810>

# Parameters 접근

print(list(model.parameters())[0])

# Output:
# Parameter containing:
# tensor([[-0.0049,  0.0010,  0.0113,  ..., -0.0052,  0.0024,  0.0007]],
#        requires_grad=True)

# Children 접근

print(list(model.children())[0])

# Output:
# Linear(in_features=10, out_features=100, bias=True)

• MyModel 클래스는 두 개의 torch.nn.Linear 레이어를 가진 간단한 모델입니다.
• parameters() 메서드는 모델의 모든 Parameters를 반환합니다.
• children() 메서드는 모델의 모든 Children을 반환합니다.
• list(model.parameters())[0]은 모델의 첫 번째 Parameter를 가져옵니다.
• list(model.children())[0]은 모델의 첫 번째 Child를 가져옵니다.

출력:

• Parameters는 텐서 형태이며 모델의 학습 가능한 변수를 나타냅니다.
• Children은 torch.nn.Linear 레이어 객체이며 모델의 하위 모듈을 나타냅니다.

대체 방법

• model.modules() 메서드를 사용하여 모델의 모든 모듈을 순회할 수 있습니다.
• 각 모듈은 parameters() 및 children() 메서드를 가지고 있으며, 이를 통해 Parameters와 Children에 접근할 수 있습니다.

for module in model.modules():
    print(module)
    print(module.parameters())
    print(module.children())

Linear(in_features=10, out_features=100, bias=True)
<generator object Parameters at 0x7f89b0749790>
<generator object Children at 0x7f89b0749810>
Linear(in_features=100, out_features=10, bias=True)
<generator object Parameters at 0x7f89b0749890>
<generator object Children at 0x7f89b0749910>

모델 파라미터 업데이트:

• optimizer.step() 메서드를 사용하여 모델의 모든 Parameters를 업데이트할 수 있습니다.

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    # ...

    optimizer.step()