PyTorch에서 다양한 장치 간 모델을 저장하고 불러오기

다양한 장치(device)에서 당신의 신경망 모델을 저장하거나 불러오고 싶은 경우가 생길 수 있습니다.

개요

PyTorch를 사용하여 장치 간의 모델을 저장하거나 불러오는 것은 비교적 간단합니다. 이번 레시피에서는, CPU와 GPU에서 모델을 저장하고 불러오는 방법을 실험할 것입니다.

설정

이번 레시피에서 모든 코드 블록이 제대로 실행되게 하려면, 우선 런타임(runtime) 설정을 《GPU》나 더 높게 지정해주어야 합니다. 이후, 아래와 같이 ``torch``를 설치해야 PyTorch를 사용할 수 있습니다.

pip install torch

단계

1. 데이터 활용에 필요한 모든 라이브러리 Import 하기

2. 신경망을 구성하고 초기화하기

3. GPU에서 저장하고 CPU에서 불러오기

4. GPU에서 저장하고 GPU에서 불러오기

5. CPU에서 저장하고 GPU에서 불러오기

6. DataParallel 모델을 저장하고 불러오기

1. 데이터 활용에 필요한 모든 라이브러리 Import 하기

이번 레시피에서 우리는 torch 및 하위 패키지인 ``torch.nn``와 ``torch.optim``을 사용할 것입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. 신경망을 구성하고 초기화하기

예로, 이미지 트레이닝을 위한 신경망을 생성해보겠습니다. 자세한 내용은 신경망 정의 레시피를 참조하세요.

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()
print(net)

3. GPU에서 저장하고 CPU에서 불러오기

GPU로 학습된 모델을 CPU에서 불러올 때는 torch.load() 함수의 map_location 인자에 ``torch.device(〈cpu〉)``를 전달합니다.

# 저장하고자 하는 경로를 지정합니다.
PATH = "model.pt"

# 저장하기
torch.save(net.state_dict(), PATH)

# 불러오기
device = torch.device('cpu')
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))

이 경우, Tensor의 저장된 내용은 map_location 인자를 통하여 CPU 장치에 동적으로 재배치됩니다.

4. GPU에서 저장하고 GPU에서 불러오기

GPU에서 학습하고 저장된 모델을 GPU에서 불러올 때는, 초기화된 모델에 ``model.to(torch.device(〈cuda〉))``을 호출하여 CUDA에 최적화된 모델로 변환해주세요.

그리고 모든 입력에 .to(torch.device('cuda')) 함수를 호출해야 모델에 데이터를 제공할 수 있습니다.

# 저장하기
torch.save(net.state_dict(), PATH)

# 불러오기
device = torch.device("cuda")
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.to(device)

my_tensor.to(device)``를 호출하면 GPU에 ``my_tensor``의 복사본이 반환되며, 이는 ``my_tensor``를 덮어쓰는 것이 아닙니다. 그러므로, Tensor를 직접 덮어써 주어야 한다는 것을 기억하세요: ``my_tensor = my_tensor.to(torch.device('cuda')).

5. CPU에서 저장하고 GPU에서 불러오기

CPU에서 학습하고 저장된 모델을 GPU에서 불러올 때는,``torch.load()``함수의 ``map_location``인자를 ``cuda:device_id``로 설정해주세요. 그러면 주어진 GPU 장치에 모델이 불러와 집니다.

모델의 매개변수 Tensor를 CUDA Tensor로 변환하기 위해, ``model.to(torch.device(〈cuda〉))``를 호출해주세요.

# 저장하기
torch.save(net.state_dict(), PATH)

# 불러오기
device = torch.device("cuda")
model = Net()
# 사용하고자 하는 GPU 장치 번호를 지정합니다.
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0"))
# 모델에 사용되는 모든 입력 Tensor들에 대해 input = input.to(device) 을 호출해야 합니다.
model.to(device)

6. torch.nn.DataParallel 모델을 저장하고 불러오기

``torch.nn.DataParallel``은 병렬 GPU 활용을 가능하게 하는 모델 래퍼(wrapper)입니다.

DataParallel 모델을 범용적으로 저장하기 위해서는 ``model.module.state_dict()``을 사용하면 됩니다. 그러면 원하는 장치에 원하는 방식으로 유연하게 모델을 불러올 수 있습니다.

# 저장하기
torch.save(net.module.state_dict(), PATH)

# 사용할 장치에 불러오기

축하합니다! PyTorch에서 다양한 장치 간에 모델을 성공적으로 저장하고 불러왔습니다.

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