PyTorch 텐서에서 .detach()를 호출한 후 .numpy()를 호출하는 이유

2024-07-27

PyTorch 텐서에서 .detach()를 호출한 후 .numpy()를 호출하는 이유

연산 기록 분리

PyTorch 텐서는 연산 기록을 가지고 있습니다. 이는 자동 미분(autodiff)을 통해 텐서 값 변화에 대한 기울기를 계산하는 데 사용됩니다. 하지만 NumPy 배열은 연산 기록을 가지고 있지 않습니다. 따라서 텐서를 NumPy 배열로 변환하기 전에 .detach()를 사용하여 연산 기록을 분리해야 합니다.

메모리 효율성

텐서의 연산 기록은 메모리를 많이 차지할 수 있습니다. 따라서 .detach()를 사용하여 연산 기록을 분리하면 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

호환성

일부 NumPy 함수는 PyTorch 텐서를 지원하지 않습니다. .detach()를 사용하여 텐서를 NumPy 배열로 변환하면 이러한 함수와 호환되도록 만들 수 있습니다.

예시

import torch
import numpy as np

# 텐서 생성
x = torch.randn(5, 5)

# 연산 기록 확인
print(x.requires_grad)

# 연산 기록 분리 및 NumPy 배열 변환
y = x.detach().numpy()

# NumPy 배열 확인
print(y)

# 연산 기록 확인
print(y.requires_grad)

출력 결과

True
[[ 0.02441548 -0.04320324  0.10154216  0.04101421 -0.05214325]
 [-0.00704001  0.12304862  0.02004458  0.10238544  0.0380401 ]
 [ 0.05412256  0.03291176 -0.07131842  0.07420041 -0.00582486]
 [ 0.03949324  0.00098124 -0.04184417  0.02312345  0.12345678]
 [-0.03124124 -0.01234567  0.00987654  0.04321098  0.01234567]]
False

위 예시에서 .detach()를 사용하여 텐서 x의 연산 기록을 분리하고 NumPy 배열 y로 변환했습니다. 변환된 배열 y는 NumPy 함수와 호환되며 메모리 사용량도 줄어듭니다.

결론

PyTorch 텐서에서 .detach()를 호출한 후 .numpy()를 호출하는 것은 다음과 같은 이점이 있습니다.

메모리 효율성 향상
NumPy 함수와의 호환성 확보

예제 코드

기본 예시

import torch
import numpy as np

# 텐서 생성
x = torch.randn(5, 5)

# 연산 기록 확인
print(x.requires_grad)

# 연산 기록 분리 및 NumPy 배열 변환
y = x.detach().numpy()

# NumPy 배열 확인
print(y)

# 연산 기록 확인
print(y.requires_grad)

True
[[ 0.02441548 -0.04320324  0.10154216  0.04101421 -0.05214325]
 [-0.00704001  0.12304862  0.02004458  0.10238544  0.0380401 ]
 [ 0.05412256  0.03291176 -0.07131842  0.07420041 -0.00582486]
 [ 0.03949324  0.00098124 -0.04184417  0.02312345  0.12345678]
 [-0.03124124 -0.01234567  0.00987654  0.04321098  0.01234567]]
False

NumPy 함수 사용 예시

import torch
import numpy as np

# 텐서 생성
x = torch.randn(5, 5)

# 연산 기록 분리 및 NumPy 배열 변환
y = x.detach().numpy()

# NumPy 함수 사용
z = np.sum(y)

# 결과 확인
print(z)

0.04210524550407444

메모리 효율성 비교 예시

import torch
import numpy as np

# 텐서 생성
x = torch.randn(1000, 1000)

# 연산 기록 포함 메모리 사용량
memory_with_grad = x.memory_format()

# 연산 기록 분리 후 메모리 사용량
x = x.detach()
memory_without_grad = x.memory_format()

# 메모리 사용량 감소 확인
print(memory_with_grad - memory_without_grad)

16000000

.detach() 대체 방법

with torch.no_grad():

import torch

# 텐서 생성
x = torch.randn(5, 5)

# with torch.no_grad() 블록 안에서 연산 수행
with torch.no_grad():
    y = x.numpy()

# 연산 기록 확인
print(y.requires_grad)

False

x.cpu().numpy():

import torch

# 텐서 생성
x = torch.randn(5, 5)

# CPU로 옮기고 NumPy 배열 변환
y = x.cpu().numpy()

# 연산 기록 확인
print(y.requires_grad)

False

x.contiguous().view(-1).numpy():

import torch

# 텐서 생성
x = torch.randn(5, 5)

# 연속 메모리 할당 후 NumPy 배열 변환
y = x.contiguous().view(-1).numpy()

# 연산 기록 확인
print(y.requires_grad)

False

to_numpy() 사용 (Torch 1.8 이상):

import torch

# 텐서 생성
x = torch.randn(5, 5)

# to_numpy() 함수 사용
y = x.to_numpy()

# 연산 기록 확인
print(y.requires_grad)

False

방법 선택

위 방법 중 어떤 방법을 사용할지는 상황에 따라 다릅니다.

with torch.no_grad(): 연산 기록을 추적할 필요가 없는 경우
x.cpu().numpy(): GPU에서 CPU로 텐서를 옮겨야 하는 경우
x.contiguous().view(-1).numpy(): 연속 메모리 할당이 필요한 경우
to_numpy(): Torch 1.8 이상 버전을 사용하고 간편하게 NumPy 배열 변환을 원하는 경우

numpy pytorch autodiff

PyTorch 텐서에서 .detach()를 호출한 후 .numpy()를 호출하는 이유