Pytorch에서 Optimizer State Dict 로딩 시 발생하는 CPU/GPU 문제 해결

문제 해결 방법:

1. 모델과 Optimizer를 같은 장치에 로드:

• 모델과 Optimizer를 CPU 또는 GPU에 모두 로드합니다.
• torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 GPU가 사용 가능한지 확인합니다.

if torch.cuda.is_available():
    model.cuda()
    optimizer.cuda()
else:
    model.cpu()
    optimizer.cpu()

1. State Dict 로딩 시 map_location 옵션 사용:

• map_location 옵션을 사용하여 모델과 Optimizer가 있는 장치에 맞게 State Dict를 로딩합니다.

state_dict = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda())
optimizer.load_state_dict(state_dict)

1. Optimizer 재생성:

• 모델 State Dict를 로딩 후 Optimizer를 새롭게 생성합니다.

model.load_state_dict(torch.load(path))
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

참고:

• 모델과 Optimizer를 로딩하는 코드는 모델 학습 코드와 동일해야 합니다.
• map_location 옵션은 Pytorch 1.5 이상 버전에서만 사용 가능합니다.

추가 정보:

문제 해결을 위한 추가 팁:

• 오류 메시지를 주의 깊게 읽어보세요. 오류 메시지에는 문제 발생 원인에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
• Pytorch 공식 문서 및 커뮤니티에서 도움을 받을 수 있습니다.

Pytorch Optimizer State Dict 로딩 시 발생하는 CPU/GPU 문제 해결 예제 코드

import torch

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)

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

# 모델과 Optimizer를 GPU에 로드
if torch.cuda.is_available():
    model.cuda()
    optimizer.cuda()

# 모델 학습
...

# 모델 State Dict 저장
torch.save(model.state_dict(), "model.ckpt")

# 모델 State Dict 로딩
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model.load_state_dict(torch.load("model.ckpt"))

# Optimizer State Dict 로딩
optimizer.load_state_dict(torch.load("optimizer.ckpt"))

import torch

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)

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

# 모델 학습
...

# 모델 State Dict 저장
torch.save(model.state_dict(), "model.ckpt")

# 모델 State Dict 로딩
model = torch.nn.Linear(10, 1)
state_dict = torch.load("model.ckpt", map_location=lambda storage, loc: storage.cuda())
model.load_state_dict(state_dict)

# Optimizer State Dict 로딩
optimizer.load_state_dict(torch.load("optimizer.ckpt"))

예제 3: Optimizer 재생성

import torch

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)

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

# 모델 학습
...

# 모델 State Dict 저장
torch.save(model.state_dict(), "model.ckpt")

# 모델 State Dict 로딩
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model.load_state_dict(torch.load("model.ckpt"))

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

• 이 예제 코드는 Pytorch 1.8 버전 기반으로 작성되었습니다.
• 코드를 실행하기 전에 Pytorch 및 필요한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오.

Pytorch Optimizer State Dict 로딩 시 발생하는 CPU/GPU 문제 해결 대체 방법

• Optimizer State Dict의 state_dict key-value 쌍에서 param_state 값을 확인합니다.
• param_state 값에는 'device' key가 포함되어 있으며, 이 값은 모델이 로드된 장치 (CPU 또는 GPU)를 나타냅니다.
• 'device' key 값을 모델과 일치하는 장치로 변경합니다.

예시:

# Optimizer State Dict 로딩
optimizer.load_state_dict(torch.load("optimizer.ckpt"))

# 'device' key 값 변경
for group in optimizer.param_groups:
    for param in group['params']:
        param_state = group['state'][param]
        param_state['device'] = torch.device('cuda')

Pickle 모듈 사용:

• Pickle 모듈을 사용하여 Optimizer를 직접 저장하고 로딩합니다.
• Pickle 모듈은 모델과 Optimizer가 서로 다른 장치에 있는 경우에도 문제없이 작동합니다.

import pickle

# Optimizer 저장
with open("optimizer.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(optimizer, f)

# Optimizer 로딩
with open("optimizer.pkl", "rb") as f:
    optimizer = pickle.load(f)

ONNX 모델 사용:

• 모델을 ONNX 형식으로 변환하고 ONNX Runtime을 사용하여 실행합니다.
• ONNX Runtime은 CPU와 GPU 모두에서 실행 가능하며, Optimizer State Dict 로딩 문제를 해결할 수 있습니다.

• ONNX 모델 변환 과정은 모델 구조와 사용하는 프레임워크에 따라 다릅니다.
• ONNX Runtime 사용 방법은 ONNX 공식 문서를 참고하십시오.

모델 재학습:

• 모델을 처음부터 다시 학습합니다.
• 이 방법은 가장 간단하지만, 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

주의 사항:

• 대체 방법을 사용하기 전에 모델과 Optimizer가 서로 호환되는지 확인하십시오.
• 사용하는 프레임워크 버전 및 라이브러리 버전에 따라 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.