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torch.autograd를 사용한 자동 미분

신경망을 학습할 때 가장 자주 사용되는 알고리즘은 역전파입니다. 이 알고리즘에서, 매개변수(모델 가중치)는 주어진 매개변수에 대한 손실 함수의 변화도(gradient)에 따라 조정됩니다.

이러한 변화도를 계산하기 위해 PyTorch에는 torch.autograd라고 불리는 자동 미분 엔진이 내장되어 있습니다. 이는 모든 계산 그래프에 대한 변화도의 자동 계산을 지원합니다.

입력 x, 매개변수 wb , 그리고 일부 손실 함수가 있는 가장 간단한 단일 계층 신경망을 가정하겠습니다. PyTorch에서는 다음과 같이 정의할 수 있습니다:

import torch

x = torch.ones(5)  # input tensor
y = torch.zeros(3)  # expected output
w = torch.randn(5, 3, requires_grad=True)
b = torch.randn(3, requires_grad=True)
z = torch.matmul(x, w)+b
loss = torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(z, y)

Tensor, Function과 연산그래프(Computational graph)

이 코드는 다음의 연산 그래프 를 정의합니다:

이 신경망에서, wb는 최적화를 해야 하는 매개변수입니다. 따라서 이러한 변수들에 대한 손실 함수의 변화도를 계산할 수 있어야 합니다. 이를 위해서 해당 텐서에 requires_grad 속성을 설정합니다.

Note

requires_grad의 값은 텐서를 생성할 때 설정하거나, 나중에 x.requires_grad_(True) 메소드를 사용하여 나중에 설정할 수도 있습니다.

연산 그래프를 구성하기 위해 텐서에 적용하는 함수는 사실 Function 클래스의 객체입니다. 이 객체는 순전파 방향으로 함수를 계산하는 방법과, 역방향 전파 단계에서 도함수(derivative)를 계산하는 방법을 알고 있습니다. 역방향 전파 함수에 대한 참조(reference)는 텐서의 grad_fn 속성에 저장됩니다. Function에 대한 자세한 정보는 이 문서 에서 찾아볼 수 있습니다.

print('Gradient function for z =', z.grad_fn)
print('Gradient function for loss =', loss.grad_fn)

Out:

Gradient function for z = <AddBackward0 object at 0x7f2675b74400>
Gradient function for loss = <BinaryCrossEntropyWithLogitsBackward object at 0x7f2675b74400>

변화도(Gradient) 계산하기

신경망에서 매개변수의 가중치를 최적화하려면 매개변수에 대한 손실함수의 도함수(derivative)를 계산해야 합니다. 즉, xy의 일부 고정값에서 \(\frac{\partial loss}{\partial w}\)\(\frac{\partial loss}{\partial b}\) 가 필요합니다. 이러한 도함수를 계산하기 위해, loss.backward() 를 호출한 다음 w.gradb.grad에서 값을 가져옵니다:

loss.backward()
print(w.grad)
print(b.grad)

Out:

tensor([[0.2754, 0.2241, 0.2590],
        [0.2754, 0.2241, 0.2590],
        [0.2754, 0.2241, 0.2590],
        [0.2754, 0.2241, 0.2590],
        [0.2754, 0.2241, 0.2590]])
tensor([0.2754, 0.2241, 0.2590])

Note

  • 연산 그래프의 잎(leaf) 노드들 중 requires_grad 속성이 True로 설정된 노드들의 grad 속성만 구할 수 있습니다. 그래프의 다른 모든 노드에서는 변화도가 유효하지 않습니다.
  • 성능 상의 이유로, 주어진 그래프에서의 backward를 사용한 변화도 계산은 한 번만 수행할 수 있습니다. 만약 동일한 그래프에서 여러번의 backward 호출이 필요하면, backward 호출 시에 retrain_graph=True를 전달해야 합니다.

변화도 추적 멈추기

기본적으로, requires_grad=True인 모든 텐서들은 연산 기록을 추적하고 변화도 계산을 지원합니다. 그러나 모델을 학습한 뒤 입력 데이터를 단순히 적용하기만 하는 경우와 같이 순전파 연산만 필요한 경우에는, 이러한 추적이나 지원이 필요없을 수 있습니다. 연산 코드를 torch.no_grad() 블록으로 둘러싸서 연산 추적을 멈출 수 있습니다:

z = torch.matmul(x, w)+b
print(z.requires_grad)

with torch.no_grad():
    z = torch.matmul(x, w)+b
print(z.requires_grad)

Out:

True
False

동일한 결과를 얻는 다른 방법은 텐서에 detach() 메소드를 사용하는 것입니다:

z = torch.matmul(x, w)+b
z_det = z.detach()
print(z_det.requires_grad)

Out:

False
변화도 추적을 멈춰야 하는 이유들은 다음과 같습니다:
  • 신경망의 일부 매개변수를 고정된 매개변수(frozen parameter)로 표시합니다. 이는 사전 학습된 신경망을 미세조정 할 때 매우 일반적인 시나리오입니다.
  • 변화도를 추적하지 않는 텐서의 연산이 더 효율적이기 때문에, 순전파 단계만 수행할 때 연산 속도가 향상됩니다.

연산 그래프에 대한 추가 정보

개념적으로, autograd는 데이터(텐서)의 및 실행된 모든 연산들(및 연산 결과가 새로운 텐서인 경우도 포함하여)의 기록을 Function 객체로 구성된 방향성 비순환 그래프(DAG; Directed Acyclic Graph)에 저장(keep)합니다. 이 방향성 비순환 그래프(DAG)의 잎(leave)은 입력 텐서이고, 뿌리(root)는 결과 텐서입니다. 이 그래프를 뿌리에서부터 잎까지 추적하면 연쇄 법칙(chain rule)에 따라 변화도를 자동으로 계산할 수 있습니다.

순전파 단계에서, autograd는 다음 두 가지 작업을 동시에 수행합니다:

  • 요청된 연산을 수행하여 결과 텐서를 계산하고,
  • DAG에 연산의 변화도 기능(gradient function) 를 유지(maintain)합니다.

역전파 단계는 DAG 뿌리(root)에서 .backward() 가 호출될 때 시작됩니다. autograd는 이 때:

  • .grad_fn 으로부터 변화도를 계산하고,
  • 각 텐서의 .grad 속성에 계산 결과를 쌓고(accumulate),
  • 연쇄 법칙을 사용하여, 모든 잎(leaf) 텐서들까지 전파(propagate)합니다.

Note

PyTorch에서 DAG들은 동적(dynamic)입니다. 주목해야 할 중요한 점은 그래프가 처음부터(from scratch) 다시 생성된다는 것입니다; 매번 .bachward() 가 호출되고 나면, autograd는 새로운 그래프를 채우기(populate) 시작합니다. 이러한 점 덕분에 모델에서 흐름 제어(control flow) 구문들을 사용할 수 있게 되는 것입니다; 매번 반복(iteration)할 때마다 필요하면 모양(shape)이나 크기(size), 연산(operation)을 바꿀 수 있습니다.

선택적으로 읽기(Optional Reading): 텐서 변화도와 야코비안 곱 (Jacobian Product)

대부분의 경우, 스칼라 손실 함수를 가지고 일부 매개변수와 관련한 변화도를 계산해야 합니다. 그러나 출력 함수가 임의의 텐서인 경우가 있습니다. 이럴 때, PyTorch는 실제 변화도가 아닌 야코비안 곱(Jacobian product)을 계산합니다.

\(\vec{x}=\langle x_1,\dots,x_n\rangle\)이고, \(\vec{y}=\langle y_1,\dots,y_m\rangle\)일 때 벡터 함수 \(\vec{y}=f(\vec{x})\)에서 \(\vec{x}\)에 대한 \(\vec{y}\) 의 변화도는 야코비안 행렬(Jacobian matrix)로 주어집니다:

\[J=\left(\begin{array}{ccc} \frac{\partial y_{1}}{\partial x_{1}} & \cdots & \frac{\partial y_{1}}{\partial x_{n}}\\ \vdots & \ddots & \vdots\\ \frac{\partial y_{m}}{\partial x_{1}} & \cdots & \frac{\partial y_{m}}{\partial x_{n}} \end{array}\right)\]

야코비안 행렬 자체를 계산하는 대신, PyTorch는 주어진 입력 벡터 \(v=(v_1 \dots v_m)\)에 대한 야코비안 곱(Jacobian Product) \(v^T\cdot J\)을 계산합니다. 이 과정은 \(v\)를 인자로 backward를 호출하면 이뤄집니다. \(v\)의 크기는 곱(product)을 계산하려고 하는 원래 텐서의 크기와 같아야 합니다.

inp = torch.eye(5, requires_grad=True)
out = (inp+1).pow(2)
out.backward(torch.ones_like(inp), retain_graph=True)
print("First call\n", inp.grad)
out.backward(torch.ones_like(inp), retain_graph=True)
print("\nSecond call\n", inp.grad)
inp.grad.zero_()
out.backward(torch.ones_like(inp), retain_graph=True)
print("\nCall after zeroing gradients\n", inp.grad)

Out:

First call
 tensor([[4., 2., 2., 2., 2.],
        [2., 4., 2., 2., 2.],
        [2., 2., 4., 2., 2.],
        [2., 2., 2., 4., 2.],
        [2., 2., 2., 2., 4.]])

Second call
 tensor([[8., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 8., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 8., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 8., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 8.]])

Call after zeroing gradients
 tensor([[4., 2., 2., 2., 2.],
        [2., 4., 2., 2., 2.],
        [2., 2., 4., 2., 2.],
        [2., 2., 2., 4., 2.],
        [2., 2., 2., 2., 4.]])

동일한 인자로 backward를 두차례 호출하면 변화도 값이 달라집니다. 이는 역방향 전파를 수행할 때, PyTorch가 변화도를 누적(accumulate)해두기 때문입니다. 즉, 계산된 변화도의 값이 연산 그래프의 모든 잎(leaf) 노드의 grad 속성에 추가됩니다. 따라서 제대로된 변화도를 계산하기 위해서는 grad 속성을 먼저 0으로 만들어야 합니다. 실제 학습 과정에서는 옵티마이저(optimizer)가 이 과정을 도와줍니다.

Note

이전에는 매개변수 없이 backward() 함수를 호출했습니다. 이는 본질적으로 backward(torch.tensor(1.0)) 을 호출하는 것과 동일하며, 신경망 훈련 중의 손실과 같은 스칼라-값 함수의 변화도를 계산하는 유용한 방법입니다.


공식 문서 (영어)

PyTorch 공식 문서입니다.

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한국어로 번역 중인 PyTorch 튜토리얼입니다.

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