PyTorch에서 loss.backward()와 optimizer.step()의 연결
PyTorch에서 loss.backward()와 optimizer.step()의 연결
- 순방향 전파: 입력 데이터를 모델에 입력하고 출력을 예측합니다.
- 손실 계산: 예측 결과와 실제 값 사이의 오류를 계산합니다.
- 역방향 전파: 손실 함수의 기울기를 계산하여 각 매개변수가 손실에 얼마나 영향을 미치는지 파악합니다.
- 매개변수 업데이트: 기울기 정보를 사용하여 모델의 매개변수를 업데이트합니다.
PyTorch는 딥러닝 프레임워크로서 이러한 과정을 쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다. 특히, loss.backward()와 optimizer.step() 함수는 모델 학습에 있어 핵심적인 역할을 합니다.
loss.backward()
loss.backward() 함수는 역방향 전파를 수행합니다. 이 함수를 호출하면 손실 함수의 기울기가 계산되고 각 매개변수에 대한 기울기 값이 저장됩니다.
optimizer.step()
optimizer.step() 함수는 매개변수 업데이트를 수행합니다. 이 함수는 이전 단계에서 계산된 기울기 정보를 사용하여 모델의 매개변수를 업데이트합니다.
두 함수의 연결
loss.backward()와 optimizer.step() 함수는 다음과 같은 방식으로 연결됩니다.
loss.backward()함수를 호출하여 손실 함수의 기울기를 계산합니다.optimizer.step()함수를 호출하여 기울기 정보를 사용하여 모델의 매개변수를 업데이트합니다.
예시
다음은 PyTorch에서 간단한 신경망 모델을 학습하는 예시입니다.
import torch
# 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 모델 생성
model = Model()
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# 옵티마이저 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 학습 데이터
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float)
y = torch.tensor([2, 4, 6, 8], dtype=torch.float)
# 학습 루프
for epoch in range(100):
# 순방향 전파
outputs = model(x)
# 손실 계산
loss = loss_fn(outputs, y)
# 역방향 전파
loss.backward()
# 매개변수 업데이트
optimizer.step()
# 모델 예측
predictions = model(x)
print(predictions)
예제 코드
import torch
# 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 모델 생성
model = Model()
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# 옵티마이저 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 학습 데이터
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float)
y = torch.tensor([2, 4, 6, 8], dtype=torch.float)
# 학습 루프
for epoch in range(100):
# 순방향 전파
outputs = model(x)
# 손실 계산
loss = loss_fn(outputs, y)
# 역방향 전파
loss.backward()
# 매개변수 업데이트
optimizer.step()
# 모델 예측
predictions = model(x)
print(predictions)
모델 정의
Model 클래스는 torch.nn.Module 클래스를 상속받는 신경망 모델을 정의합니다. 모델은 linear 레이어 하나만 가지고 있으며, 이 레이어는 입력 데이터 x를 받아 예측 값 y를 출력합니다.
모델 생성
model 변수는 Model 클래스의 인스턴스를 생성합니다. 이 인스턴스는 학습 과정에서 사용될 모델입니다.
손실 함수 정의
loss_fn 변수는 torch.nn.MSELoss 클래스의 인스턴스를 생성합니다. 이 클래스는 평균 제곱 오차(MSE)를 계산하는 손실 함수를 제공합니다.
옵티마이저 정의
optimizer 변수는 torch.optim.SGD 클래스의 인스턴스를 생성합니다. 이 클래스는 경사 하강법(SGD) 옵티마이저를 제공합니다.
학습 데이터
x와 y 변수는 학습 데이터를 저장합니다. x 변수는 입력 데이터이고, y 변수는 목표 값입니다.
학습 루프
for 루프는 학습 과정을 반복합니다. 각 반복 단계에서 다음 작업을 수행합니다.
- 순방향 전파:
model(x)함수를 호출하여 모델의 출력을 계산합니다. - 손실 계산:
loss_fn(outputs, y)함수를 호출하여 손실 값을 계산합니다. - 역방향 전파:
loss.backward()함수를 호출하여 역방향 전파를 수행합니다. - 매개변수 업데이트:
optimizer.step()함수를 호출하여 모델의 매개변수를 업데이트합니다.
모델 예측
출력
predictions 변수는 모델의 예측 값을 출력합니다.
코드 설명
PyTorch에서 loss.backward()와 optimizer.step()의 대체 방법
자동 미분 라이브러리 사용
PyTorch에는 torch.autograd와 같은 자동 미분 라이브러리가 내장되어 있습니다. 이 라이브러리를 사용하면 직접 loss.backward() 함수를 호출하지 않고도 손실 함수의 기울기를 계산할 수 있습니다.
import torch
import torch.autograd as autograd
# 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 모델 생성
model = Model()
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# 학습 데이터
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float)
y = torch.tensor([2, 4, 6, 8], dtype=torch.float)
# 출력 계산
outputs = model(x)
# 손실 계산
loss = loss_fn(outputs, y)
# 자동 미분을 사용하여 기울기 계산
gradients = autograd.grad(loss, model.parameters())
# 매개변수 업데이트
for param, grad in zip(model.parameters(), gradients):
param.data -= grad * 0.01
# 모델 예측
predictions = model(x)
print(predictions)
위 코드에서는 torch.autograd.grad() 함수를 사용하여 손실 함수의 기울기를 계산합니다. 이 함수는 모델의 매개변수 목록과 손실 함수를 입력으로 받고 각 매개변수에 대한 기울기를 출력으로 제공합니다.
맞춤형 옵티마이저 구현
PyTorch는 torch.optim 모듈에 다양한 옵티마이저를 제공합니다. 하지만 특정 알고리즘이나 학습 전략을 사용하려는 경우 맞춤형 옵티마이저를 구현해야 할 수도 있습니다.
class CustomOptimizer:
def __init__(self, parameters, lr):
self.parameters = parameters
self.lr = lr
def step(self):
for param in self.parameters:
param.data -= param.grad * self.lr
# 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 모델 생성
model = Model()
# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# 학습 데이터
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float)
y = torch.tensor([2, 4, 6, 8], dtype=torch.float)
# 옵티마이저 생성
optimizer = CustomOptimizer(model.parameters(), lr=0.01)
# 학습 루프
for epoch in range(100):
# 순방향 전파
outputs = model(x)
# 손실 계산
loss = loss_fn(outputs, y)
# 역방향 전파
loss.backward()
# 옵티마이저 스텝
optimizer.step()
# 모델 예측
predictions = model(x)
print(predictions)
위 코드에서는 CustomOptimizer 클래스를 사용하여 맞춤형 옵티마이저를 구현합니다. 이 클래스는 step() 메소드를 제공하며, 이 메소드는 모델의 매개변수를 업데이트합니다.
다른 딥러닝 프레임워크 사용
machine-learning neural-network pytorch
