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PyTorch에서 다른 모델의 매개변수를 사용하여 빠르게 모델 시작하기(warmstart)

모델을 부분적으로 불러오거나, 혹은 부분적인 모델을 불러오는 것은 학습 전이(Transfer learning)나 복잡한 모델을 새로 학습할 때 자주 접하는 시나리오입니다. 학습된 매개변수를 활용하면 학습 과정을 빠르게 시작(warmstart)할 수 있으며, 그러면 모델을 처음부터 훈련시킬 때보다 훨씬 일찍 수렴하리라 기대할 수 있습니다. 이는 활용할 수 있는 매개변수가 얼마 안 될 때에도 마찬가지입니다.

도입

일부 키가 누락된 부분적인 state_dict 를 불러올 때든, 아니면 결과를 저장할 모델보다 키가 많은 state_dict 를 불러올 때든, load_state_dict() 함수의 인자인 strict 를 False 로 두면 매치되지 않는 키를 무시하게끔 할 수 있습니다. 이 레시피에서는 다른 모델의 매개변수를 사용하여 모델을 빠르게 시작하는 실험을 진행해 보려 합니다.

설정

시작에 앞서서, torch 가 준비되어 있지 않다면 설치해야 합니다.

pip install torch

단계

  1. 데이터를 불러오는데 필요한 모든 라이브러리를 import 합니다

  2. 신경망 A와 B를 정의하고 초기화합니다

  3. 모델 A를 저장합니다

  4. 모델 B로 모델을 불러옵니다

1. 데이터를 불러올 때 필요한 라이브러리 import 하기

이 레시피에서는 torch 와, 그 하위 패키지인 torch.nntorch.optim 을 사용하겠습니다.

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

2. 신경망 A와 B 정의하고 초기화하기

하나의 예로써 이미지를 학습하는 신경망을 만들어 보려 합니다. 이에 대해 좀 더 알아보고 싶다면 신경망 정의하기에 대한 레시피를 참고하시기 바랍니다. 여기서는 신경망을 두 개 만들려고 하며, 신경망 A의매개변수를 신경망 B로 불러오려 합니다.

class NetA(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NetA, 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

netA = NetA()

class NetB(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NetB, 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

netB = NetB()

3. 모델 A 저장하기

# 모델을 저장할 경로를 지정해 줍니다
PATH = "model.pt"

torch.save(netA.state_dict(), PATH)

4. 모델 B로 불러오기

한 레이어의 매개변수를 다른 레이어로 불러오려 하는데 일부 키가 매치되지 않는 상황이라고 해 봅시다. 그럴 때는 불러오려 하는 state_dict 의 매개변수 키의 이름을 바꿔서, 불러온 모델을 저장하려는 모델의 키와 매치되도록 해 주면 됩니다.

netB.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False)

모든 키가 성공적으로 매치되었음을 확인할 수 있을 것입니다!

축하합니다! 여러분은 PyTorch에서 다른 모델의 매개변수를 사용하여 모델을 빠르게 시작하는 방법에 대해 살펴보았습니다.

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