참고
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PyTorch에서 추론(inference)을 위해 모델 저장하기 & 불러오기¶
PyTorch에서는 추론(inference)을 위해 모델을 저장하고 불러오는데 2가지 접근법이
있습니다. 첫번째는 state_dict 를 저장하고 불러오는 것이고, 두번째는 전체
모델을 저장하는 것입니다.
개요¶
torch.save() 함수를 사용하여 모델의 state_dict 를 저장하면 이후에 모델을
불러올 때 유연함을 크게 살릴 수 있습니다. 학습된 모델의 매개변수(parameter)만을
저장하면되므로 모델 저장 시에 권장하는 방법입니다. 모델 전체를 저장하고 불러올
때에는 Python의 pickle 모듈을
사용하여 전체 모듈을 저장합니다. 이 방식은 직관적인 문법을 사용하며 코드의 양도
적습니다. 이 방식의 단점은 직렬화(serialized)된 데이터가 모델을 저장할 때 사용한
특정 클래스 및 디렉토리 구조에 종속(bind)된다는 것입니다. 그 이유는 pickle이
모델 클래스 자체를 저장하지 않기 때문입니다. 오히려 불러올 때 사용되는 클래스가
포함된 파일의 경로를 저장합니다. 이 때문에 작성한 코드가 다른 프로젝트에서
사용되거나 리팩토링을 거치는 등의 과정에서 동작하지 않을 수 있습니다. 이 레시피에서는
추론을 위해 모델을 저장하고 불러오는 두 가지 방법 모두를 살펴보겠습니다.
단계(Steps)¶
데이터 불러올 때 필요한 라이브러리들 불러오기
신경망을 구성하고 초기화하기
옵티마이저 초기화하기
state_dict을 통해 모델을 저장하고 불러오기전체 모델을 저장하고 불러오기
1. 데이터 불러올 때 필요한 라이브러리들 불러오기¶
이 레시피에서는 torch 와 여기 포함된 torch.nn 과 ``torch.optim` 을
사용하겠습니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
2. 신경망을 구성하고 초기화하기¶
예를 들기 위해, 이미지를 학습하는 신경망을 만들어보겠습니다. 더 자세한 내용은 신경망 구성하기 레시피를 참고해주세요.
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. 옵티마이저 초기화하기¶
모멘텀(momentum)을 갖는 SGD를 사용하겠습니다.
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
4. state_dict 을 통해 모델을 저장하고 불러오기¶
이제 state_dict 만 사용하여 모델을 저장하고 불러와보겠습니다.
# 경로 지정
PATH = "state_dict_model.pt"
# 저장하기
torch.save(net.state_dict(), PATH)
# 불러오기
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()
PyTorch에서는 모델을 저장할 때 .pt 또는 .pth 확장자를 사용하는 것이
일반적인 규칙입니다.
load_state_dict() 함수는 저장된 객체의 경로가 아닌, 사전 객체를 사용합니다.
즉, 저장된 state_dict를 load_state_dict() 함수에 전달하기 전에 반드시
역직렬화(deserialize)를 해야 합니다. 예를 들어, model.load_state_dict(PATH)
와 같이 사용할 수 없습니다.
또한, 추론을 실행하기 전에 model.eval() 을 호출하여 드롭아웃(dropout)과
배치 정규화 층(batch normalization layers)을 평가(evaluation) 모드로 바꿔야한다는
것을 기억하세요. 이것을 빼먹으면 일관성 없는 추론 결과를 얻게 됩니다.
5. 전체 모델을 저장하고 불러오기¶
이제 전체 모델에 대해서 똑같이 해보겠습니다.
# 경로 지정
PATH = "entire_model.pt"
# 저장하기
torch.save(net, PATH)
# 불러오기
model = torch.load(PATH)
model.eval()
여기서도 또한 model.eval() 을 실행하여 드롭아웃(dropout)과 배치 정규화 층
(batch normalization layers)을 평가(evaluation) 모드로 바꿔야한다는
것을 기억하세요.
축하합니다! 지금까지 PyTorch에서 추론을위한 모델을 성공적으로 저장하고 불러왔습니다.