PyTorch에서 "multi-target not supported" 오류 메시지 해결

PyTorch에서 "multi-target not supported" 오류 메시지 해결

원인:

1. 데이터셋: 모델이 여러 개의 타겟 변수를 가지고 있는 데이터셋을 학습하려고 하는 경우
2. 손실 함수: 사용하는 손실 함수가 여러 개의 타겟 변수를 지원하지 않는 경우

해결 방법:

1. 데이터셋:
   • 각 타겟 변수를 위한 별도의 모델을 학습
   • 여러 타겟 변수를 하나의 벡터로 결합하여 단일 타겟 변수로 학습
2. 손실 함수:
   • 여러 타겟 변수를 지원하는 손실 함수 사용 (예: torch.nn.BCEWithLogitsLoss 또는 torch.nn.CrossEntropyLoss)
   • 각 타겟 변수에 대한 개별 손실 함수를 사용하고 이를 합산

예시:

# BCEWithLogitsLoss를 사용하여 여러 타겟 변수 학습

import torch

# 데이터셋
targets = torch.tensor([[0.1, 0.9], [0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])

# 모델
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 2),
    torch.nn.Sigmoid()
)

# 손실 함수
criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

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

# 학습
for epoch in range(100):
    # forward pass
    outputs = model(inputs)

    # loss 계산
    loss = criterion(outputs, targets)

    # backward pass
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # optimizer step
    optimizer.step()

PyTorch 예제 코드

# BCEWithLogitsLoss를 사용하여 여러 타겟 변수 학습

import torch

# 데이터셋
targets = torch.tensor([[0.1, 0.9], [0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])

# 모델
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 2),
    torch.nn.Sigmoid()
)

# 손실 함수
criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

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

# 학습
for epoch in range(100):
    # forward pass
    outputs = model(inputs)

    # loss 계산
    loss = criterion(outputs, targets)

    # backward pass
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # optimizer step
    optimizer.step()

• targets 변수는 두 개의 타겟 변수를 가진 데이터셋을 나타냅니다.
• model은 두 개의 출력 뉴런을 가진 간단한 신경망입니다.
• criterion 변수는 여러 타겟 변수를 지원하는 BCEWithLogitsLoss 손실 함수를 사용합니다.
• optimizer 변수는 모델 파라미터를 업데이트하는 SGD optimizer를 사용합니다.
• for 루프는 모델을 100번 반복 학습합니다.

• 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 문제에 맞게 수정해야 합니다.

"multi-target not supported" 오류 메시지 해결을 위한 대체 방법

• 모델 간의 파라미터 공유가 불가능합니다.
• 데이터셋이 크거나 복잡한 경우 계산 비용이 높아질 수 있습니다.

장점:

• 구현이 간단합니다.
• 모델 해석이 용이합니다.

단점:

• 모델 해석이 어려울 수 있습니다.
• 타겟 변수 간의 상관관계를 고려하지 못할 수 있습니다.

• 구현이 다소 복잡합니다.

사용 방법 선택:

• 데이터셋의 크기와 복잡성
• 모델 해석의 중요도
• 계산 비용