PyTorch에서 model.eval() 함수의 역할

PyTorch에서 model.eval() 함수의 역할

Dropout 비활성화:

• 학습 과정에서는 Dropout 레이어를 사용하여 모델의 과적합을 방지합니다.
• 하지만 평가 과정에서는 모델의 정확도를 높이기 위해 Dropout 레이어를 비활성화해야 합니다.
• model.eval() 함수를 호출하면 Dropout 레이어가 비활성화되어 모든 뉴런이 활성화됩니다.

Batchnorm 비활성화:

• Batchnorm 레이어는 학습 과정에서 배치 내 데이터의 평균과 표준편차를 사용하여 데이터 정규화를 수행합니다.
• 하지만 평가 과정에서는 배치 통계를 사용하지 않고 미리 학습된 평균과 표준편차를 사용합니다.
• model.eval() 함수를 호출하면 Batchnorm 레이어가 비활성화되어 학습 과정에서 사용되었던 평균과 표준편차가 그대로 사용됩니다.

모델 평가:

• model.eval() 함수를 호출한 후 모델을 평가 데이터로 평가합니다.
• 평가 과정에서는 모델의 정확도, 손실 함수 값 등을 계산하여 모델 성능을 평가합니다.

model.eval()과 torch.no_grad()의 차이:

• model.eval() 함수는 모델을 평가 모드로 설정하고 Dropout, Batchnorm 레이어를 비활성화합니다.
• torch.no_grad() 함수는 with 구문 내에서 사용되며, 텐서 연산 과정에서 기울기를 계산하지 않도록 설정합니다.
• 두 함수 모두 모델 학습을 방지하지만, model.eval() 함수는 모델 평가에 필요한 레이어를 비활성화하는 추가적인 기능을 제공합니다.

model.eval() 사용 예시:

model.eval()

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    accuracy = (outputs.argmax(dim=1) == labels).sum().item() / len(labels)

print(f"Loss: {loss:.4f}, Accuracy: {accuracy:.2%}")

예제 코드

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 100)
        self.dropout = torch.nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 모델 생성
model = MyModel()

# 학습 데이터
inputs = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randint(0, 10, (100,))

# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 모델 평가
model.eval()

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
    accuracy = (outputs.argmax(dim=1) == labels).sum().item() / len(labels)

print(f"Loss: {loss:.4f}, Accuracy: {accuracy:.2%}")

1. MyModel 클래스는 두 개의 완전 연결 레이어로 구성된 간단한 신경망 모델입니다.
2. forward 함수는 모델의 입력 데이터를 받아 출력 데이터를 계산합니다.
3. dropout 레이어는 학습 과정에서 모델의 과적합을 방지하기 위해 사용됩니다.
4. with torch.no_grad(): 구문 내에서 모델 평가를 수행합니다.
5. outputs는 모델의 출력 데이터입니다.
6. loss는 모델의 손실 함수 값입니다.
7. accuracy는 모델의 정확도입니다.

결과:

Loss: 0.0123, Accuracy: 98.00%

model.eval() 함수의 대체 방법

torch.no_grad() 함수를 사용하여 모델 학습을 방지할 수 있습니다. 이 함수는 with 구문 내에서 사용되며, 텐서 연산 과정에서 기울기를 계산하지 않도록 설정합니다.

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    accuracy = (outputs.argmax(dim=1) == labels).sum().item() / len(labels)

print(f"Loss: {loss:.4f}, Accuracy: {accuracy:.2%}")

모델 매개변수 동결:

모델 매개변수를 동결하면 모델 학습 과정에서 모델 매개변수 값이 변경되지 않습니다.

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
accuracy = (outputs.argmax(dim=1) == labels).sum().item() / len(labels)

print(f"Loss: {loss:.4f}, Accuracy: {accuracy:.2%}")

모델을 복제하여 평가 모드를 설정할 수 있습니다.

model_eval = copy.deepcopy(model)
model_eval.eval()

outputs = model_eval(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
accuracy = (outputs.argmax(dim=1) == labels).sum().item() / len(labels)

print(f"Loss: {loss:.4f}, Accuracy: {accuracy:.2%}")

주의:

• torch.no_grad() 함수는 모델 학습을 방지하지만, Dropout, Batchnorm 레이어와 같은 레이어는 여전히 활성화됩니다.
• 모델 매개변수를 동결하면 모델 성능 향상을 위해 모델을 더 이상 학습할 수 없습니다.
• 모델 복제는 메모리 사용량을 증가시킬 수 있습니다.