파이토치 모델 평가: with torch.no_grad vs model.eval()

2024-07-27

본 해설은 PyTorch 모델 평가 시 사용되는 두 가지 주요 방법, with torch.no_grad와 model.eval()의 차이점을 명확히 설명하는 것을 목표로 합니다.

개요:

torch.no_grad와 model.eval()의 개념 및 작동 방식
각 방법의 장단점 비교
실제 코드 예시를 통한 적용 방법
두 방법의 선택 기준 및 상황별 활용

torch.no_grad

torch.no_grad는 컨텍스트 관리자(context manager)로, 코드 블록 내에서 연산의 기울기를 추적하지 않도록 설정합니다. 즉, 모델 평가 과정에서 불필요한 메모리 소비와 계산 시간을 줄일 수 있습니다.

장점:

메모리 효율성 향상
계산 속도 향상
간단하고 직관적인 사용법

단점:

모델 학습에 영향을 미칠 수 있는 특정 레이어(예: BatchNorm)의 동작 변화
코드 블록 밖에서 기울기 추적 설정을 다시 활성화해야 하는 번거로움

model.eval()

model.eval()은 모델을 평가 모드로 설정하는 메서드입니다. 이는 다음과 같은 효과를 가져옵니다.

배치 정규화(Batch Normalization) 레이어의 평균과 분산 통계를 고정하여 테스트 데이터에 대한 정확한 예측 수행
드롭아웃(Dropout) 레이어를 비활성화하여 평가 과정에서 모델의 안정성 향상

모델 평가 과정에서 정확한 예측 수행
모델의 안정성 향상

torch.no_grad보다 느린 속도
모델 학습에 영향을 미치는 특정 레이어의 동작 변화

코드 예시

# `torch.no_grad` 사용 예시
with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

# `model.eval()` 사용 예시
model.eval()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)

선택 기준 및 활용

메모리 효율성과 속도가 중요한 경우: torch.no_grad
정확한 예측과 모델 안정성이 중요한 경우: model.eval()
모델 학습에 영향을 미치는 특정 레이어가 있는 경우: 각 방법의 장단점을 고려하여 선택

추가 정보

참고:

본 해설은 PyTorch 1.10 버전 기준으로 작성되었습니다.
코드 예시는 간략하게 제시되었으며, 실제 상황에 맞게 수정해야 할 수 있습니다.

예제 코드

import torch

# 모델 및 데이터 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.randn(1)

# `torch.no_grad` 컨텍스트 사용
with torch.no_grad():
    # 모델 추론
    outputs = model(inputs)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

# 결과 출력
print(f"Outputs: {outputs}")
print(f"Loss: {loss}")

import torch

# 모델 및 데이터 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.randn(1)

# 모델 평가 모드 설정
model.eval()

# 모델 추론
outputs = model(inputs)

# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

# 결과 출력
print(f"Outputs: {outputs}")
print(f"Loss: {loss}")

모델, 데이터, 손실 함수 등은 사용자의 목적에 맞게 변경 가능합니다.

대체 방법

PyTorch 1.10 버전부터 torch.inference_mode라는 새로운 컨텍스트 관리자가 도입되었습니다. 이는 torch.no_grad와 유사한 기능을 제공하지만, 더욱 명확하고 직관적인 방식으로 사용할 수 있습니다.

import torch

# 모델 및 데이터 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.randn(1)

# `torch.inference_mode` 컨텍스트 사용
with torch.inference_mode():
    # 모델 추론
    outputs = model(inputs)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

# 결과 출력
print(f"Outputs: {outputs}")
print(f"Loss: {loss}")

model.train(False)

model.train(False)는 모델을 평가 모드로 설정하는 또 다른 방법입니다. model.eval()과 동일한 기능을 제공하지만, 코드 스타일 관점에서 덜 선호될 수 있습니다.

import torch

# 모델 및 데이터 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.randn(1)

# 모델 평가 모드 설정
model.train(False)

# 모델 추론
outputs = model(inputs)

# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

# 결과 출력
print(f"Outputs: {outputs}")
print(f"Loss: {loss}")