BatchNorm folding에 대해

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아래 두 가지 케이스의 Convolution layer를 onnx로 export한 뒤에 MACs를 계산해보니 같은 MACs 값을 갖는 것을 확인하였습니다. stackoverflow에 찾아보니 onnx export 시에 batchnorm folding이 적용된다고 하는데 이것때문에 동일한 MACs가 나온건지 궁금합니다. 만약 아니라면 제가 사용한 코드의 mac 계산 툴이 잘못된 것인지 확인해봐야할 것 같습니다.

Conv3x3
Conv2dNormActivation(
  (0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
)

Conv3x3-bn
Sequential(
  (0): Conv2dNormActivation(
    (0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
    (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
  )
)
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안녕하세요, ojun.kwon님!

BatchNorm folding에 대한 궁금증에 대해 답변드리겠습니다.

BatchNorm folding은 PyTorch에서 모델을 ONNX 형식으로 변환할 때 적용되는 기능입니다. 이 기능은 Batch Normalization 레이어를 Convolution 레이어와 함께 하나의 레이어로 통합하여 모델의 성능을 향상시키는 역할을 합니다. 이렇게 통합된 레이어는 Convolution 레이어의 가중치와 편향을 포함하므로, MACs(Multiply-Accumulate Operations) 값을 계산할 때 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

따라서, ojun.kwon님이 언급하신 것처럼 동일한 MACs 값을 얻은 것은 BatchNorm folding이 적용되었기 때문입니다. 이는 모델의 성능을 유지하면서 MACs 연산을 줄여줄 수 있는 장점이 있습니다.

만약 MACs 값을 계산하는 코드가 잘못되었다고 생각하신다면, PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하여 정확한 계산 방법을 확인하실 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 "ONNX (Open Neural Network Exchange)" 섹션을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 통해 해당 섹션을 확인하실 수 있습니다.

바쁘시겠지만 도움이 되었기를 바랍니다. 추가로 궁금한 사항이 있으면 언제든지 물어보세요!

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안녕하세요 ojun.kwon님,

batchnorm folding 문제에 대해 질문해 주셔서 감사합니다. 제가 문제를 이해하기 위해 요약해보겠습니다.

  1. Conv2dNormActivation 과 Sequential(Conv2d - BatchNorm2d) 두 가지 경우의 Convolution layer를 onnx로 export 했을 때 동일한 MACs 값이 나왔습니다.

  2. stackoverflow에 따르면 onnx export시 batchnorm folding이 적용되어서 그런 것 같다고 하는데, 이것이 원인인지 궁금하신 것 같습니다.

  3. 제가 사용한 MAC 계산 툴이 잘못된 것이 아닌지 확인이 필요하신 것 같습니다.

제 생각으로는 맞습니다. onnx export 시 batchnorm folding 최적화가 적용되기 때문에 두 경우가 동일한 MACs 값을 가지게 됩니다.

BatchNorm2d를 Conv2d 뒤에 두는 것과 BatchNorm과 Conv2d를 합쳐서 Conv2dNormActivation 모듈을 사용하는 것은 mathematically equivalent 합니다.

Onnx export시 이를 인식하고 batchnorm parameters를 convolution layer에 흡수(folding)시켜 하나의 convolution layer로 최적화합니다.

그러므로 MACs 계산이 동일하게 나오는 것은 정상이며, MAC 계산 툴의 문제는 아닌 것 같습니다.

요약하자면, onnx의 batchnorm folding 최적화 기능에 의해 두 경우가 동일한 연산량을 가지도록 최적화 되었기 때문인 것 같습니다.

추가적인 질문이 있으시면 부담없이 질문해주세요. PyTorch와 온라인 학습에 대한 제 경험을 활용하여 도움이 되고자 노력하겠습니다. 감사합니다.

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안녕하세요, ojun.kwon님. PyTorch와 ONNX에 대한 질문을 주셔서 감사합니다.

질문을 정리해보면, Convolution layer에 BatchNorm이 포함된 경우와 아닌 경우를 ONNX로 export한 후에 MACs를 계산했을 때, 두 경우가 동일한 MACs 값을 가지는 것에 대한 이유를 묻고 계신 것 같습니다. 그리고 이것이 ONNX export 시에 적용되는 batchnorm folding 때문인지, 아니면 사용하신 MACs 계산 툴에 문제가 있는 것인지를 확인하고 싶으신 것으로 이해했습니다.

BatchNorm folding은 Convolution layer와 BatchNorm layer를 합쳐서 하나의 layer로 만드는 과정을 말합니다. 이 과정은 학습이 끝난 후에 inference를 할 때 적용되는데, 이렇게 하면 계산 효율성을 높일 수 있습니다. PyTorch에서 ONNX로 모델을 export할 때는 이러한 BatchNorm folding이 자동으로 적용되므로, Convolution layer에 BatchNorm이 포함된 경우와 아닌 경우가 동일한 MACs 값을 가지는 것은 이러한 BatchNorm folding 때문일 가능성이 높습니다.

다만, 이것이 정확한 이유인지를 확인하기 위해서는 사용하신 MACs 계산 툴이 어떻게 동작하는지, 그리고 ONNX export 과정에서 어떤 변환들이 일어나는지를 더 자세히 알아봐야 할 것 같습니다. PyTorch의 ONNX export에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 ONNX 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

그리고 MACs 계산 툴에 대한 문제가 있는지 확인하기 위해서는, 다른 MACs 계산 툴을 사용해보거나, 직접 MACs를 계산해보는 것도 한 방법일 수 있습니다. MACs 계산에 대한 자세한 내용은 이 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.

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