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파이토치(PyTorch) 기본 익히기 || 빠른 시작 || 텐서(Tensor) || Dataset과 Dataloader || 변형(Transform) || 신경망 모델 구성하기 || Autograd || 최적화(Optimization) || 모델 저장하고 불러오기

빠른 시작(Quickstart)

이번 장에서는 기계 학습의 일반적인 작업들을 위한 API를 통해 실행됩니다. 더 자세히 알아보려면 각 장(section)의 링크를 참고하세요.

데이터 작업하기

파이토치(PyTorch)에는 데이터 작업을 위한 기본 요소 두가지인 torch.utils.data.DataLoader 와 torch.utils.data.Dataset 가 있습니다. Dataset 은 샘플과 정답(label)을 저장하고, DataLoader 는 Dataset 을 순회 가능한 객체(iterable)로 감쌉니다.

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor

PyTorch는 TorchText, TorchVision 및 TorchAudio 와 같이 도메인 특화 라이브러리를 데이터셋과 함께 제공하고 있습니다. 이 튜토리얼에서는 TorchVision 데이터셋을 사용하도록 하겠습니다.

torchvision.datasets 모듈은 CIFAR, COCO 등과 같은 다양한 실제 비전(vision) 데이터에 대한 Dataset(전체 목록은 여기)을 포함하고 있습니다. 이 튜토리얼에서는 FasionMNIST 데이터셋을 사용합니다. 모든 TorchVision Dataset 은 샘플과 정답을 각각 변경하기 위한 transform 과 target_transform 의 두 인자를 포함합니다.

# 공개 데이터셋에서 학습 데이터를 내려받습니다.
training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
)

# 공개 데이터셋에서 테스트 데이터를 내려받습니다.
test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
)

Dataset 을 DataLoader 의 인자로 전달합니다. 이는 데이터셋을 순회 가능한 객체(iterable)로 감싸고, 자동화된 배치(batch), 샘플링(sampling), 섞기(shuffle) 및 다중 프로세스로 데이터 불러오기(multiprocess data loading)를 지원합니다. 여기서는 배치 크기(batch size)를 64로 정의합니다. 즉, 데이터로더(dataloader) 객체의 각 요소는 64개의 특징(feature)과 정답(label)을 묶음(batch)으로 반환합니다.

batch_size = 64

# 데이터로더를 생성합니다.
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)

for X, y in test_dataloader:
    print(f"Shape of X [N, C, H, W]: {X.shape}")
    print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}")
    break

Shape of X [N, C, H, W]: torch.Size([64, 1, 28, 28])
Shape of y: torch.Size([64]) torch.int64

PyTorch에서 데이터를 불러오는 방법 을 자세히 알아보세요.

---

모델 만들기

PyTorch에서 신경망 모델은 nn.Module 을 상속받는 클래스(class)를 생성하여 정의합니다. __init__ 함수에서 신경망의 계층(layer)들을 정의하고 forward 함수에서 신경망에 데이터를 어떻게 전달할지 지정합니다. 가능한 경우 GPU 또는 MPS로 신경망을 이동시켜 연산을 가속(accelerate)합니다.

# 학습에 사용할 CPU나 GPU, MPS 장치를 얻습니다.
device = (
    "cuda"
    if torch.cuda.is_available()
    else "mps"
    if torch.backends.mps.is_available()
    else "cpu"
)
print(f"Using {device} device")

# 모델을 정의합니다.
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits

model = NeuralNetwork().to(device)
print(model)

Using cuda device
NeuralNetwork(
  (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
  (linear_relu_stack): Sequential(
    (0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
    (3): ReLU()
    (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)
  )
)

PyTorch에서 신경망을 정의하는 방법 을 자세히 알아보세요.

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모델 매개변수 최적화하기

모델을 학습하려면 손실 함수(loss function) 와 옵티마이저(optimizer) 가 필요합니다.

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)

각 학습 단계(training loop)에서 모델은 (배치(batch)로 제공되는) 학습 데이터셋에 대한 예측을 수행하고, 예측 오류를 역전파하여 모델의 매개변수를 조정합니다.

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        X, y = X.to(device), y.to(device)

        # 예측 오류 계산
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)

        # 역전파
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

        if batch % 100 == 0:
            loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X)
            print(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>5d}/{size:>5d}]")

모델이 학습하고 있는지를 확인하기 위해 테스트 데이터셋으로 모델의 성능을 확인합니다.

def test(dataloader, model, loss_fn):
    size = len(dataloader.dataset)
    num_batches = len(dataloader)
    model.eval()
    test_loss, correct = 0, 0
    with torch.no_grad():
        for X, y in dataloader:
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            pred = model(X)
            test_loss += loss_fn(pred, y).item()
            correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
    test_loss /= num_batches
    correct /= size
    print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

학습 단계는 여러번의 반복 단계 (에폭(epochs)) 를 거쳐서 수행됩니다. 각 에폭에서는 모델은 더 나은 예측을 하기 위해 매개변수를 학습합니다. 각 에폭마다 모델의 정확도(accuracy)와 손실(loss)을 출력합니다; 에폭마다 정확도가 증가하고 손실이 감소하는 것을 보려고 합니다.

epochs = 5
for t in range(epochs):
    print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------")
    train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
    test(test_dataloader, model, loss_fn)
print("Done!")

Epoch 1
-------------------------------
loss: 2.310949  [   64/60000]
loss: 2.302192  [ 6464/60000]
loss: 2.281945  [12864/60000]
loss: 2.272352  [19264/60000]
loss: 2.261222  [25664/60000]
loss: 2.229457  [32064/60000]
loss: 2.221512  [38464/60000]
loss: 2.198301  [44864/60000]
loss: 2.194099  [51264/60000]
loss: 2.152095  [57664/60000]
Test Error:
 Accuracy: 46.3%, Avg loss: 2.155730

Epoch 2
-------------------------------
loss: 2.168005  [   64/60000]
loss: 2.161482  [ 6464/60000]
loss: 2.102697  [12864/60000]
loss: 2.116024  [19264/60000]
loss: 2.069874  [25664/60000]
loss: 2.001464  [32064/60000]
loss: 2.022378  [38464/60000]
loss: 1.947969  [44864/60000]
loss: 1.952342  [51264/60000]
loss: 1.868015  [57664/60000]
Test Error:
 Accuracy: 53.5%, Avg loss: 1.878618

Epoch 3
-------------------------------
loss: 1.916464  [   64/60000]
loss: 1.884303  [ 6464/60000]
loss: 1.767532  [12864/60000]
loss: 1.808966  [19264/60000]
loss: 1.701156  [25664/60000]
loss: 1.645673  [32064/60000]
loss: 1.663013  [38464/60000]
loss: 1.568745  [44864/60000]
loss: 1.594159  [51264/60000]
loss: 1.483665  [57664/60000]
Test Error:
 Accuracy: 58.0%, Avg loss: 1.509446

Epoch 4
-------------------------------
loss: 1.580684  [   64/60000]
loss: 1.542739  [ 6464/60000]
loss: 1.394828  [12864/60000]
loss: 1.471321  [19264/60000]
loss: 1.355317  [25664/60000]
loss: 1.345177  [32064/60000]
loss: 1.353803  [38464/60000]
loss: 1.282021  [44864/60000]
loss: 1.314983  [51264/60000]
loss: 1.222353  [57664/60000]
Test Error:
 Accuracy: 62.2%, Avg loss: 1.247131

Epoch 5
-------------------------------
loss: 1.324600  [   64/60000]
loss: 1.305646  [ 6464/60000]
loss: 1.139435  [12864/60000]
loss: 1.255293  [19264/60000]
loss: 1.131817  [25664/60000]
loss: 1.149208  [32064/60000]
loss: 1.166187  [38464/60000]
loss: 1.104679  [44864/60000]
loss: 1.141453  [51264/60000]
loss: 1.069623  [57664/60000]
Test Error:
 Accuracy: 64.4%, Avg loss: 1.085146

Done!

모델을 학습하는 방법 을 자세히 알아보세요.

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모델 저장하기

모델을 저장하는 일반적인 방법은 (모델의 매개변수들을 포함하여) 내부 상태 사전(internal state dictionary)을 직렬화(serialize)하는 것입니다.

torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
print("Saved PyTorch Model State to model.pth")

Saved PyTorch Model State to model.pth

모델 불러오기

모델을 불러오는 과정에는 모델 구조를 다시 만들고 상태 사전을 모델에 불러오는 과정이 포함됩니다.

model = NeuralNetwork().to(device)
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

<All keys matched successfully>

이제 이 모델을 사용해서 예측을 할 수 있습니다.

classes = [
    "T-shirt/top",
    "Trouser",
    "Pullover",
    "Dress",
    "Coat",
    "Sandal",
    "Shirt",
    "Sneaker",
    "Bag",
    "Ankle boot",
]

model.eval()
x, y = test_data[0][0], test_data[0][1]
with torch.no_grad():
    x = x.to(device)
    pred = model(x)
    predicted, actual = classes[pred[0].argmax(0)], classes[y]
    print(f'Predicted: "{predicted}", Actual: "{actual}"')

Predicted: "Ankle boot", Actual: "Ankle boot"

모델을 저장하고 불러오는 방법 을 자세히 알아보세요.