Pytorch nn.Sequential() 내부에 조건부 실행 추가하기
2024-07-27
이번 해설에서는 Pytorch nn.Sequential() 내부에 조건부 실행 기능을 추가하는 방법 두 가지를 소개합니다.
if-else 문 사용
가장 간단한 방법은 if-else 문을 사용하여 조건에 따라 레이어 실행 여부를 결정하는 것입니다. 다음 코드는 예시입니다.
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.seq = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 10),
nn.ReLU(),
nn.Linear(10, 1),
)
def forward(self, x):
if self.training:
# 학습 중에는 모든 레이어 실행
return self.seq(x)
else:
# 평가 중에는 첫 번째 레이어만 실행
return self.seq[0](x)
model = MyModel()
# 학습 중
output = model(torch.randn(10))
print(output)
# 평가 중
model.eval()
output = model(torch.randn(10))
print(output)
ModuleDict 사용
ModuleDict는 OrderedDict의 하위 클래스이며, key-value 쌍으로 모듈을 저장할 수 있습니다. 다음 코드는 ModuleDict를 사용하여 조건에 따라 실행할 레이어를 선택하는 예시입니다.
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleDict({
"linear1": nn.Linear(10, 10),
"relu": nn.ReLU(),
"linear2": nn.Linear(10, 1),
})
def forward(self, x):
if self.training:
# 학습 중에는 모든 레이어 실행
for layer in self.layers.values():
x = layer(x)
return x
else:
# 평가 중에는 첫 번째 레이어만 실행
return self.layers["linear1"](x)
model = MyModel()
# 학습 중
output = model(torch.randn(10))
print(output)
# 평가 중
model.eval()
output = model(torch.randn(10))
print(output)
두 방법 모두 Pytorch nn.Sequential() 내부에 조건부 실행 기능을 추가하는데 유용합니다. 상황에 따라 적절한 방법을 선택하여 사용하시기 바랍니다.
참고:
- 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정하여 사용해야 합니다.
예제 코드
if-else 문 사용
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.seq = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 10),
nn.ReLU(),
nn.Linear(10, 1),
)
def forward(self, x):
if self.training:
# 학습 중에는 모든 레이어 실행
return self.seq(x)
else:
# 평가 중에는 첫 번째 레이어만 실행
return self.seq[0](x)
model = MyModel()
# 학습 중
output = model(torch.randn(10))
print(output)
# 평가 중
model.eval()
output = model(torch.randn(10))
print(output)
ModuleDict 사용
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleDict({
"linear1": nn.Linear(10, 10),
"relu": nn.ReLU(),
"linear2": nn.Linear(10, 1),
})
def forward(self, x):
if self.training:
# 학습 중에는 모든 레이어 실행
for layer in self.layers.values():
x = layer(x)
return x
else:
# 평가 중에는 첫 번째 레이어만 실행
return self.layers["linear1"](x)
model = MyModel()
# 학습 중
output = model(torch.randn(10))
print(output)
# 평가 중
model.eval()
output = model(torch.randn(10))
print(output)
Pytorch nn.Sequential() 내부에 조건부 실행 기능을 추가하는 대체 방법
nn.ModuleList 사용
nn.ModuleList는 리스트와 유사하게 여러 모듈을 저장할 수 있으며, 순서를 지정하여 접근할 수 있습니다. 다음 코드는 nn.ModuleList를 사용하여 조건에 따라 실행할 레이어를 선택하는 예시입니다.
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleList([
nn.Linear(10, 10),
nn.ReLU(),
nn.Linear(10, 1),
])
def forward(self, x):
if self.training:
# 학습 중에는 모든 레이어 실행
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
else:
# 평가 중에는 첫 번째 레이어만 실행
return self.layers[0](x)
model = MyModel()
# 학습 중
output = model(torch.randn(10))
print(output)
# 평가 중
model.eval()
output = model(torch.randn(10))
print(output)
Lambda 함수 사용
Lambda 함수는 간단한 함수를 정의하는 방법이며, 익명 함수라고도 불립니다. 다음 코드는 Lambda 함수를 사용하여 조건에 따라 실행할 레이어를 선택하는 예시입니다.
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.seq = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 10),
nn.ReLU(),
nn.Linear(10, 1),
)
def forward(self, x):
return self.seq(x) if self.training else self.seq[0](x)
model = MyModel()
# 학습 중
output = model(torch.randn(10))
print(output)
# 평가 중
model.eval()
output = model(torch.randn(10))
print(output)
Custom Module 사용
위 방법들 외에도, 상황에 맞는 맞춤형 모듈을 만들어 조건부 실행 기능을 구현할 수 있습니다.
선택 가이드
다음은 상황에 따라 적절한 방법을 선택하는 가이드입니다.
- 단순한 조건부 실행: if-else 문 또는 Lambda 함수 사용
- 여러 레이어 선택: nn.ModuleDict 또는 nn.ModuleList 사용
- 더욱 복잡한 조건: Custom Module 사용
결론
pytorch
