PyTorch에서 register_parameter와 register_buffer의 차이점

PyTorch에서 register_parameter와 register_buffer의 차이점

개요

차이점

최적화

• register_parameter로 추가된 속성은 모델 학습 과정에서 자동으로 최적화됩니다.
• register_buffer로 추가된 속성은 최적화에 참여하지 않습니다.

데이터 유형

• register_parameter는 학습 가능한 변수 (Tensor)만 추가할 수 있습니다.
• register_buffer는 학습 가능한 변수 또는 학습 불가능한 변수 (Tensor)를 추가할 수 있습니다.

용도

• register_parameter는 모델의 파라미터 (가중치, 편향 등)를 추가하는 데 사용됩니다.
• register_buffer는 모델의 중간 상태 (예: 배치 통계)를 저장하는 데 사용됩니다.

기본값

• register_parameter로 추가된 속성의 requires_grad 기본값은 True입니다.

예시

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 모델 파라미터 추가
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(10))

        # 모델 중간 상태 추가
        self.running_mean = torch.zeros(10)

        # register_buffer를 사용하여 running_mean 추가
        self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(10))

결론

예시 코드

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 모델 파라미터 추가
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(10))

        # 모델 중간 상태 추가
        self.running_mean = torch.zeros(10)

        # register_buffer를 사용하여 running_mean 추가
        self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(10))

    def forward(self, x):
        # 모델 파라미터 사용
        out = torch.mm(x, self.weight) + self.bias

        # 모델 중간 상태 사용
        out = out / torch.sqrt(self.running_mean + 1e-8)

        return out

model = MyModel()

# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    # ...

    # 모델 예측
    outputs = model(inputs)

    # 손실 계산 및 역전파
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
    loss.backward()

    # 모델 파라미터 업데이트
    optimizer.step()

• MyModel 클래스는 torch.nn.Module을 상속받는 모델 클래스입니다.
• __init__ 함수는 모델의 파라미터와 중간 상태를 초기화합니다.
• forward 함수는 모델의 전향 계산을 수행합니다.

파라미터:

• weight: 모델의 가중치 (10 x 10 크기의 텐서)
• bias: 모델의 편향 (10 크기의 텐서)

중간 상태:

• running_mean: 배치 통계 (10 크기의 텐서)

학습:

• optimizer: 모델 파라미터를 학습하는 SGD 최적화 알고리즘
• lr: 학습률

예측:

• inputs: 모델 입력 데이터
• outputs: 모델 예측 결과

손실:

• loss: 모델 예측 결과와 실제 값 간의 오차를 계산하는 MSELoss 함수

역전파:

• loss.backward(): 모델 파라미터에 대한 오차 역전파 수행

파라미터 업데이트:

• optimizer.step(): 모델 파라미터를 업데이트

참고:

• 이 코드는 간단한 예시이며, 실제 모델은 더 복잡할 수 있습니다.
• 모델 학습 과정은 데이터, 모델, 최적화 알고리즘 등에 따라 달라질 수 있습니다.

PyTorch에서 register_parameter와 register_buffer의 대체 방법

직접 속성 정의

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 모델 파라미터 추가
        self.weight = torch.randn(10, 10)
        self.bias = torch.zeros(10)

        # 모델 중간 상태 추가
        self.running_mean = torch.zeros(10)

장점:

• 코드가 더 간결해집니다.

단점:

• 모델 파라미터와 중간 상태를 구분하기 어렵습니다.
• 모델 저장 및 로딩 과정에서 불편할 수 있습니다.

OrderedDict 사용

OrderedDict를 사용하여 모델 파라미터와 중간 상태를 구분할 수 있습니다.

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 모델 파라미터 및 중간 상태 저장
        self.params = OrderedDict([
            ('weight', torch.randn(10, 10)),
            ('bias', torch.zeros(10)),
            ('running_mean', torch.zeros(10)),
        ])

• 모델 파라미터와 중간 상태를 명확하게 구분할 수 있습니다.

Custom Module 사용

Custom Module을 만들어 모델 파라미터와 중간 상태를 관리할 수 있습니다.

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # Custom Module 정의
        class MyParams(torch.nn.Module):
            def __init__(self):
                super().__init__()

                self.weight = torch.randn(10, 10)
                self.bias = torch.zeros(10)

        # Custom Module 인스턴스 생성
        self.params = MyParams()

        # 모델 중간 상태 추가
        self.running_mean = torch.zeros(10)

• 코드를 더욱 모듈화하고 재사용 가능하게 만들 수 있습니다.

결론