PyTorch에서 넷 시각화하기

PyTorch에서 넷 시각화하기

TensorBoard 사용

TensorBoard는 PyTorch에서 제공하는 시각화 도구입니다. TensorBoard를 사용하면 넷의 구조, 학습 과정, 성능 등을 시각화할 수 있습니다.

TensorBoard를 사용하여 넷을 시각화하는 방법

1. 먼저 TensorBoard를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 TensorBoard를 설치할 수 있습니다.

pip install tensorboard

1. 다음으로, 넷을 학습시키는 코드에 TensorBoard를 위한 코드를 추가해야 합니다. 다음은 예시입니다.

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# MNIST 데이터셋을 로드합니다.
train_dataset = datasets.MNIST(
    root='./data',
    train=True,
    download=True,
    transform=transforms.ToTensor()
)

# 넷을 정의합니다.
class Net(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.dropout1 = torch.nn.Dropout(0.25)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(9216, 128)
        self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# 넷을 학습시킵니다.
net = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

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

    # TensorBoard를 위한 코드
    writer.add_graph(net, input_to_graph=example_input)
    writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch)
    writer.add_scalar('Accuracy/train', accuracy, epoch)

# 학습이 끝나면 TensorBoard를 실행합니다.
tensorboard --logdir runs

1. 위 코드를 실행하면 runs라는 폴더가 생성됩니다. 이 폴더를 열고 index.html 파일을 실행하면 TensorBoard가 실행됩니다. TensorBoard에서 넷의 구조, 학습 과정, 성능 등을 시각화할 수 있습니다.

Netron 사용

Netron은 넷을 시각화하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 도구입니다. Netron은 PyTorch 뿐만 아니라 TensorFlow, Keras 등 다양한 프레임워크를 지원합니다.

Netron을 사용하여 넷을 시각화하는 방법

예제 코드

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# MNIST 데이터셋을 로드합니다.
train_dataset = datasets.MNIST(
    root='./data',
    train=True,
    download=True,
    transform=transforms.ToTensor()
)

# 넷을 정의합니다.
class Net(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.dropout1 = torch.nn.Dropout(0.25)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(9216, 128)
        self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# 넷을 학습시킵니다.
net = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

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

    # TensorBoard를 위한 코드
    writer.add_graph(net, input_to_graph=example_input)
    writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch)
    writer.add_scalar('Accuracy/train', accuracy, epoch)

# 학습이 끝나면 TensorBoard를 실행합니다.
tensorboard --logdir runs

참고:

• 이 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 합니다.
• TensorBoard, Netron, 그래프viz 사용 방법은 각 도구의 문서를 참고하십시오.

PyTorch에서 넷 시각화하기: 대체 방법

Visdom은 PyTorch에서 제공하는 시각화 도구입니다. Visdom은 TensorBoard와 유사하지만, 웹 브라우저에서 실시간으로 시각화를 제공합니다.

1. 먼저 Visdom을 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Visdom을 설치할 수 있습니다.

pip install visdom

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from visdom import Visdom

# MNIST 데이터셋을 로드합니다.
train_dataset = datasets.MNIST(
    root='./data',
    train=True,
    download=True,
    transform=transforms.ToTensor()
)

# 넷을 정의합니다.
class Net(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.dropout1 = torch.nn.Dropout(0.25)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(9216, 128)
        self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# 넷을 학습시킵니다.
net = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# Visdom을 위한 코드
viz = Visdom()
win = viz.line(X=[0], Y=[0], opts=dict(title='Loss'))

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

    # Visdom을 위한 코드
    loss = ...
    accuracy = ...
    viz.line(X=[epoch], Y=[loss], win=win, update='append')
    viz.text(str(accuracy), win=win)

1. 위 코드를 실행하면 Visdom 웹 서버가 실행됩니다. 웹 브라우저에서 Visdom 서버에 접속하면 넷의 학습 과정을 실시간으로 시각화할 수 있습니다.

PyTorch-Geometric 사용

PyTorch-Geometric은 그래프 데이터를 위한 PyTorch 확장 라이브러리입니다. PyTorch-Geometric을 사용하여 그래프 구조의 넷을 시각화할 수 있습니다.

PyTorch-Geometric을 사용하여 넷을 시각화하는 방법

1. 먼저 PyTorch-Geometric을 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 PyTorch-Geometric을 설치할 수 있습니다.

pip install torch-geometric

import torch
from torch_geometric.data import Data, Batch
from torch_geometric.nn import GCNConv

# 그래프 데이터를 정의합니다.
data = Data(x=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]),
            edge_index=torch.tensor([[0, 1], [1, 0]]))

# 넷을 정의합니다.
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(2, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, 1)