torch-ngp를 아시나요?
instant-ngp를 파이썬으로 구현한 NeRF인데 여기에는 백워드를 사용자정의 백워드를 사용하더라구요 근데 여기에 카메라 포즈를 업데이트 하는 코드를 넣고 싶은데 포즈를 업데이트 하고 새로 ray를 뽑아 로스를 백워드하면 자꾸 백워드를 구현하라고 notimplemented에러가 납니다
chatgpt한테 물어보니 동시 사용이 안된다고 하면서 확실하냐고 물어보면 또 번복을 하네요..(포워드가 정의 되어있으면 자동 백워드를 한다고 합니다)
뭐가 맞는지 정확한 답변 부탁드립니다
아 그리고 torch 안에 들어있는 코드는 원래 디버깅이 안되나요? 중단점을 설정해도 멈추질 않네요..
PyTorch에서는 사용자 정의 backward와 torch 자동 backward를 동시에 사용할 수 있습니다. 하지만 사용자 정의 backward를 구현할 때는 반드시 torch.autograd.Function 클래스를 상속받아야 합니다. 또한, 사용자 정의 backward에서는 torch 자동 backward를 호출할 수 없습니다.
torch-ngp에 대해서는 저는 알지 못합니다. 하지만 PyTorch에서는 NeRF 모델을 구현하는 방법에 대한 공식 튜토리얼이 있습니다. 해당 튜토리얼에서는 사용자 정의 backward를 구현하는 방법과 카메라 포즈를 업데이트하는 방법에 대해서도 다루고 있습니다.
만약 사용자 정의 backward를 구현하는 과정에서 notimplemented 에러가 발생한다면, 해당 함수에서 backward를 구현하지 않았거나 구현이 잘못된 것일 수 있습니다. 이 경우에는 해당 함수에서 backward를 구현하는 방법을 다시 확인해보시기 바랍니다.
참고로, PyTorch의 자동 미분 기능은 사용자 정의 backward를 구현하지 않아도 자동으로 backward를 계산할 수 있습니다. 하지만 사용자 정의 backward를 구현하면 모델의 메모리 사용량을 줄이고 계산 속도를 높일 수 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!사용자 정의 backward와 torch 자동 backward를 동시에 사용하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. 그러나 특정 경우에는 사용자 정의 backward와 자동 backward를 함께 사용할 수 있습니다. 이를 위해 torch.autograd.Function을 사용하여 사용자 정의 forward와 backward 함수를 구현해야 합니다. 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자 정의 forward와 backward 함수를 구현하는 방법은 다음과 같습니다:
import torch
from torch.autograd import Function
class MyCustomFunction(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
# 사용자 정의 포워드 함수 구현
ctx.save_for_backward(input)
output = input * 2
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
# 사용자 정의 백워드 함수 구현
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = grad_output * 2
return grad_input
input = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
my_func = MyCustomFunction.apply
output = my_func(input)
output.backward(torch.ones_like(input))
print(input.grad)
위의 코드에서 MyCustomFunction 클래스는 사용자 정의 forward와 backward 함수를 구현하고 있습니다. 이렇게 하면 사용자 정의 backward와 torch 자동 backward를 함께 사용할 수 있습니다.
문제에 대한 정확한 해결책을 제공하기 위해서는, 코드의 일부를 제공해주시면 더 도움이 될 것 같습니다. 그러면 해당 코드를 기반으로 더 구체적인 도움을 드릴 수 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!사용자 정의 backward를 구현하는 과정에서 notimplemented에러가 나는 것이 아니고 자동 미분을 쓰고 싶은데 그런 에러가 납니다 이런 에러가 나면 자동 미분을 쓸 수 없나요?
사용자 정의 backward와 torch 자동 backward를 동시에 사용하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. 그러나, 이를 구현하는 방법이 있습니다. 사용자 정의 backward 함수를 구현하려면 torch.autograd.Function을 상속받아 forward와 backward 메서드를 구현해야 합니다. 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다.
예를 들어, 사용자 정의 MyFunction을 구현한다고 가정해보겠습니다.
import torch
from torch.autograd import Function
class MyFunction(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
# forward 계산을 수행합니다.
ctx.save_for_backward(input)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
# backward 계산을 수행합니다.
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = grad_output.clone()
return grad_input
이제 이 사용자 정의 함수를 사용하여 모델의 일부분에 대해 backward를 수행할 수 있습니다. 나머지 부분은 PyTorch의 자동 미분 기능을 사용할 수 있습니다.
input = torch.tensor(..., requires_grad=True)
output = MyFunction.apply(input)
loss = some_loss_function(output)
loss.backward()
위의 코드에서 MyFunction.apply(input)을 호출하면 사용자 정의 forward와 backward 메서드가 사용됩니다. 그러나 이를 사용하는 것 외에도 나머지 모델 부분에 대해서는 PyTorch의 자동 미분 기능을 사용할 수 있습니다.
따라서 사용자 정의 backward와 torch 자동 backward를 동시에 사용하는 것이 가능하지만, 이를 위해 torch.autograd.Function을 사용하여 사용자 정의 함수를 구현해야 합니다.
instant-ngp와 관련하여 발생하는 문제는 사용자 정의 backward를 구현하는 과정에서 발생할 수 있습니다. 사용자 정의 backward를 구현할 때, 모든 입력 텐서에 대한 gradient를 반환해야 합니다. 그렇지 않으면 NotImplementedError가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 사용자 정의 backward 함수에서 모든 입력 텐서에 대한 gradient를 올바르게 반환하도록 구현해야 합니다.
만약 추가적인 정보나 도움이 필요하시면, 문제에 대한 자세한 설명과 함께 새로운 질문을 제출해 주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!사용자 정의 backward와 torch 자동 backward는 동시에 사용할 수 있습니다. 하지만 사용자 정의 backward를 사용하는 경우, 해당 연산에 대한 backward 구현이 필요합니다. 이 경우에는 사용자 정의 backward를 사용하는 NeRF 모델과 카메라 포즈 업데이트를 결합하는 것이 문제가 되는 것 같습니다.
NotImplementedError가 발생하는 이유는 사용자 정의 연산에 대한 backward 구현이 없기 때문입니다. 이 문제를 해결하려면 사용자 정의 연산에 대한 backward를 구현해야 합니다.
또한, PyTorch에서는 autograd.Function을 사용하여 사용자 정의 연산을 구현할 수 있습니다. 이를 사용하면 사용자 정의 forward와 backward를 정의할 수 있으며, 이를 사용하여 기존의 NeRF 모델과 카메라 포즈 업데이트를 결합할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자 정의 연산을 구현하는 방법은 다음과 같습니다:
import torch
from torch.autograd import Function
class MyCustomFunction(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
# 여기에 포워드 연산을 구현합니다.
...
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
# 여기에 백워드 연산을 구현합니다.
...
return grad_input
이렇게 사용자 정의 연산을 구현한 후, 기존의 NeRF 모델과 카메라 포즈 업데이트를 결합하여 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자 정의 backward와 torch 자동 backward를 동시에 사용할 수 있습니다.
참고로, PyTorch의 공식 문서에서 사용자 정의 autograd.Function에 대한 자세한 설명을 확인할 수 있습니다:
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