PyTorch: 학습 과정에서 일부 가중치가 변하지 않는지 확인하는 방법
2024-07-27
PyTorch: 학습 과정에서 일부 가중치가 변하지 않는지 확인하는 방법
해결 방법:
torch.no_grad()컨텍스트 사용:
with torch.no_grad():
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 모델 학습 ...
# 학습 후 가중치 확인
for param in model.parameters():
print(param.grad)
이 코드는 torch.no_grad() 컨텍스트 안에서 모델 매개변수의 requires_grad 속성을 False로 설정하여 학습 과정에서 해당 매개변수가 업데이트되지 않도록 합니다. 학습 후 param.grad 속성을 확인하면 업데이트되지 않은 매개변수 (즉, 그라디언트 값이 0인) 를 확인할 수 있습니다.
named_parameters()사용:
for name, param in model.named_parameters():
if name == "my_param":
param.requires_grad = False
# 모델 학습 ...
# 학습 후 가중치 확인
for name, param in model.named_parameters():
if name == "my_param":
print(param.grad)
이 코드는 model.named_parameters() 메서드를 사용하여 특정 이름의 매개변수를 선택하고 requires_grad 속성을 조정하여 업데이트 여부를 제어합니다.
- 모델 모듈별 학습 제어:
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
self.fc2 = nn.Linear(10, 10)
model = MyModel()
# fc1 레이어만 학습
for param in model.fc1.parameters():
param.requires_grad = True
for param in model.fc2.parameters():
param.requires_grad = False
# 모델 학습 ...
이 코드는 모델을 여러 모듈로 구성하고 각 모듈의 매개변수 업데이트 여부를 개별적으로 제어합니다.
참고:
- 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 합니다.
- 특정 가중치를 고정하는 이유는 모델 성능 향상, 과적합 방지 등이 있습니다.
- 학습 과정에서 모든 가중치가 업데이트되지 않는 것은 정상적인 현상일 수 있습니다.
예제 코드:
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 10)
model = MyModel()
# 방법 1: `torch.no_grad()` 컨텍스트 사용
with torch.no_grad():
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# ...
# 학습 후 가중치 확인
for param in model.parameters():
print(param.grad)
# 방법 2: `named_parameters()` 사용
for name, param in model.named_parameters():
if name == "fc1.weight":
param.requires_grad = False
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# ...
# 학습 후 가중치 확인
for name, param in model.named_parameters():
if name == "fc1.weight":
print(param.grad)
# 방법 3: 모델 모듈별 학습 제어
for param in model.fc1.parameters():
param.requires_grad = True
for param in model.fc2.parameters():
param.requires_grad = False
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# ...
# 학습 후 가중치 확인
for param in model.fc1.parameters():
print(param.grad)
for param in model.fc2.parameters():
print(param.grad)
- 위 코드는 3가지 방법을 모두 보여줍니다.
MyModel클래스는 2개의 완전 연결 레이어 (fc1과fc2)를 가진 간단한 모델입니다.requires_grad속성을 사용하여 특정 레이어의 가중치 업데이트 여부를 제어합니다.- 코드 실행 후에는 학습된 가중치와 그라디언트 값을 확인할 수 있습니다.
대체 방법:
optimizer = torch.optim.SGD([
{"params": model.fc1.parameters(), "lr": 0.01},
{"params": model.fc2.parameters(), "lr": 0.0, "requires_grad": False},
])
# 모델 학습 ...
이 코드는 optimizer 객체 생성 시 params 키워드를 사용하여 특정 매개변수 그룹을 설정하고, requires_grad 속성을 False로 설정하여 업데이트를 비활성화합니다.
torch.nn.Parameter 클래스 사용:
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
self.fc2 = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
model = MyModel()
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# ...
# 학습 후 가중치 확인
print(model.fc1.weight.grad)
print(model.fc2.grad)
이 코드는 torch.nn.Parameter 클래스를 사용하여 학습되지 않는 가중치를 직접 생성합니다. Parameter 객체는 학습 과정에서 자동으로 업데이트되지 않지만, 직접 값을 변경하거나 backward() 메서드를 호출하여 그라디언트를 계산할 수 있습니다.
사용자 정의 학습 루프:
def train_model(model, optimizer):
for epoch in range(10):
# ...
for param in model.parameters():
if param.requires_grad:
param.grad.zero_()
# ...
# ...
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
train_model(model, optimizer)
pytorch
