PyTorch에서 set_grad_enabled(False) vs with no_grad(): 비교

PyTorch에서 set_grad_enabled(False)와 with no_grad():는 둘 다 계산 중에 기울기 추적(gradient tracking)을 비활성화하는 데 사용됩니다. 하지만 작동 방식과 영향 범위에는 차이가 있습니다.

set_grad_enabled(False)

• torch.autograd.set_grad_enabled(False)를 사용하여 전체 컨텍스트에서 기울기 추적을 비활성화합니다.
• 이 옵션은 모든 텐서 연산에 적용되며, 텐서에 requires_grad=True가 설정되어 있어도 기울기는 계산되지 않습니다.
• 단점으로는 코드 전체에 영향을 미치기 때문에 코드 블록을 명확하게 구분하기 어렵다는 점입니다.

with no_grad():

• with torch.no_grad(): 블록 내에서만 기울기 추적을 비활성화합니다.
• 블록 밖에서는 기울기 추적이 다시 활성화됩니다.
• 코드 블록을 명확하게 구분할 수 있으며, 코드 가독성을 높일 수 있습니다.
• 단점으로는 블록 밖에서 기울기 추적이 활성화되어 예상치 못한 결과가 발생할 수 있다는 점입니다.

비교 요약

사용 예시

torch.autograd.set_grad_enabled(False)

# 모델 추론
output = model(input)

# 기울기 계산 없이 텐서 연산
loss = (output - target).pow(2).mean()

# 모델 학습 코드

torch.autograd.set_grad_enabled(True)

with no_grad(): 예시:

with torch.no_grad():

# 모델 추론
output = model(input)

# 기울기 계산 없이 텐서 연산
loss = (output - target).pow(2).mean()

# 모델 학습 코드

PyTorch set_grad_enabled(False) vs with no_grad(): 예제 코드

모델 정의 및 데이터 준비

import torch

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        return x

# 모델 인스턴스 생성
model = Net()

# 입력 데이터 및 목표값 설정
input = torch.randn(10, 10)
target = torch.randn(10, 1)

set_grad_enabled(False) 예시

# 기울기 추적 비활성화
torch.autograd.set_grad_enabled(False)

# 모델 추론
output = model(input)

# 기울기 계산 없이 텐서 연산
loss = (output - target).pow(2).mean()

# 모델 학습 코드 (예시)
# optimizer.zero_grad()
# loss.backward()
# optimizer.step()

# 기울기 추적 활성화
torch.autograd.set_grad_enabled(True)

# 모델 학습 코드 (실제 실행)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

with no_grad(): 예시

with torch.no_grad():

# 모델 추론
output = model(input)

# 기울기 계산 없이 텐서 연산
loss = (output - target).pow(2).mean()

# 모델 학습 코드 (예시)
# optimizer.zero_grad()
# loss.backward()
# optimizer.step()

# 모델 학습 코드 (실제 실행)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

코드 실행 및 결과 확인

print(f"Output: {output}")
print(f"Loss: {loss}")

• 위 코드는 예시이며, 실제 학습 코드는 상황에 따라 변경될 수 있습니다.
• set_grad_enabled(False)와 with no_grad():는 모델 학습 코드에 영향을 미치지 않습니다.

PyTorch set_grad_enabled(False) 및 with no_grad(): 대체 방법

• torch.no_grad 데코레이터를 사용하여 함수를 감싸면 함수 내에서만 기울기 추적을 비활성화할 수 있습니다.
• with no_grad(): 블록보다 간결하고 명확하게 코드를 작성할 수 있습니다.

예시:

@torch.no_grad()
def my_function(input):
    # 모델 추론
    output = model(input)

    # 기울기 계산 없이 텐서 연산
    loss = (output - target).pow(2).mean()

    return output, loss

# 함수 실행
output, loss = my_function(input)

requires_grad=False 옵션

• 모델 파라미터 생성 시 requires_grad=False 옵션을 사용하면 해당 파라미터에 대한 기울기 추적을 비활성화할 수 있습니다.
• 특정 파라미터만 기울기 추적을 비활성화할 때 유용합니다.

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 1, requires_grad=False)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        return x

# 모델 인스턴스 생성
model = Net()

# 모델 추론
output = model(input)

# 기울기 계산 없이 텐서 연산
loss = (output - target).pow(2).mean()

# 모델 학습 코드 (예시)
# optimizer.zero_grad()
# loss.backward()
# optimizer.step()

# 모델 학습 코드 (실제 실행)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

torch.manual_seed 및 torch.cuda.manual_seed_all

• 모델 추론 코드에서 torch.manual_seed 및 torch.cuda.manual_seed_all을 사용하여 랜덤 시드를 고정하면 동일한 출력을 얻을 수 있습니다.
• 기울기 추적을 비활성화하는 대신 사용할 수 있는 방법입니다.

# 랜덤 시드 고정
torch.manual_seed(0)
torch.cuda.manual_seed_all(0)

# 모델 추론
output = model(input)

# 기울기 계산 없이 텐서 연산
loss = (output - target).pow(2).mean()

# 모델 학습 코드 (예시)
# optimizer.zero_grad()
# loss.backward()
# optimizer.step()

# 모델 학습 코드 (실제 실행)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

torch.jit.trace 및 torch.jit.script

• 모델 추론 코드를 torch.jit.trace 또는 torch.jit.script를 사용하여 스크립팅하면 계산 그래프를 고정하여 동일한 출력을 얻을 수 있습니다.

# 모델 스크립팅
traced_model = torch.jit.trace(model, input)

# 모델 추론
output = traced_model(input)

# 기울기 계산 없이 텐서 연산
loss = (output - target).pow(2).mean()

# 모델 학습 코드 (예시)
# optimizer.zero_grad()
# loss.backward()
# optimizer.step()

# 모델 학습 코드 (실제 실행)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()