PyTorch에서 모델 아키텍처 저장 방법

torch.save() 사용:

• 모델의 state_dict를 저장합니다. state_dict에는 모델의 모든 매개변수와 옵티마이저 상태가 포함됩니다.
• 모델 아키텍처는 모델 클래스에 정의되어 있으므로 직접 저장할 필요는 없습니다.
• 다음 코드는 모델 state_dict를 torch.save() 함수를 사용하여 저장하는 방법을 보여줍니다.

torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

torch.jit.trace() 사용:

• 모델을 TorchScript로 변환합니다. TorchScript는 PyTorch 모델을 자율 추론 및 최적화된 C++ 코드로 변환하는 프레임워크입니다.
• TorchScript로 변환된 모델은 .pt 파일로 저장될 수 있습니다.
• 다음 코드는 torch.jit.trace() 함수를 사용하여 모델을 TorchScript로 변환하고 저장하는 방법을 보여줍니다.

traced_model = torch.jit.trace(model, example_inputs)
traced_model.save("model.pt")

pickle 사용:

• 모델을 pickle 모듈을 사용하여 직렬화합니다.
• pickle은 Python 객체를 바이너리 형식으로 변환하는 모듈입니다.
• 다음 코드는 pickle 모듈을 사용하여 모델을 저장하는 방법을 보여줍니다.

import pickle

with open("model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(model, f)

ONNX 사용:

• ONNX (Open Neural Network Exchange)는 다양한 프레임워크 간에 모델을 상호 운용 가능하게 하는 표준 형식입니다.
• PyTorch 모델을 ONNX로 변환하여 다른 프레임워크에서 사용할 수 있습니다.
• 다음 코드는 torch.onnx 모듈을 사용하여 모델을 ONNX로 변환하고 저장하는 방법을 보여줍니다.

torch.onnx.export(model, example_inputs, "model.onnx")

각 방법의 장단점

선택 가이드

모델 아키텍처를 저장하는 방법은 사용 사례에 따라 다릅니다. 다음은 몇 가지 일반적인 지침입니다.

• 추론 속도가 중요한 경우 torch.jit.trace()를 사용하십시오.
• 모델을 다른 프레임워크에서 사용할 계획이라면 ONNX를 사용하십시오.
• 간단하고 직관적인 방법을 원한다면 torch.save()를 사용하십시오.

추가 정보

예제 코드

import torch

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

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = MyModel()

# 모델 state_dict 저장
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

# 모델을 TorchScript로 변환하고 저장
traced_model = torch.jit.trace(model, example_inputs)
traced_model.save("model.pt")

# pickle을 사용하여 모델 저장
import pickle

with open("model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(model, f)

# ONNX를 사용하여 모델 저장
torch.onnx.export(model, example_inputs, "model.onnx")

코드 설명

• MyModel 클래스는 10개의 입력 특징을 1개의 출력 특징으로 변환하는 선형 모델을 정의합니다.
• torch.save() 함수는 모델의 state_dict를 model.pth 파일로 저장합니다.
• torch.jit.trace() 함수는 모델을 TorchScript로 변환하고 model.pt 파일로 저장합니다.
• pickle 모듈은 모델을 model.pkl 파일로 저장합니다.
• torch.onnx 모듈은 모델을 ONNX 형식으로 model.onnx 파일로 저장합니다.

PyTorch 모델 아키텍처를 저장하는 대체 방법

모델 클래스 직접 저장:

• 모델 클래스를 직접 pickle 또는 JSON 형식으로 저장할 수 있습니다.
• 이 방법은 모델 아키텍처와 모델 매개변수를 모두 저장합니다.
• 단점은 모델 클래스가 변경되면 호환되지 않을 수 있다는 것입니다.

모델 코드 저장:

• 모델 코드를 Python 파일로 저장합니다.
• 이 방법은 모델 아키텍처를 직접 저장하는 가장 간단한 방법입니다.

• 모델 설명을 Markdown 또는 HTML 형식으로 저장합니다.
• 이 방법은 모델 아키텍처를 문서화하는 데 유용합니다.
• 단점은 모델 설명만 저장하기 때문에 모델을 직접 로드하여 사용할 수는 없습니다.

각 방법의 장단점 비교

선택 가이드

• 모델을 다른 사람들과 공유하고 싶거나 모델 코드를 변경할 가능성이 높다면 모델 클래스를 직접 저장하는 것이 좋습니다.
• 모델 아키텍처를 문서화하고 싶다면 모델 설명을 저장하는 것이 좋습니다.

추가 정보

예제 코드

import pickle

with open("model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(MyModel, f)

with open("model.py", "w") as f:
    f.write(model_code)

from markdownify import markdownify

model_description = """
# 모델 설명

## 모델 아키텍처

...

## 모델 매개변수

...
"""

with open("model.md", "w") as f:
    f.write(markdownify(model_description))