트레이닝 도중에 lr이 어떤지는 training_step() 함수 안에서 current_lr = self.trainer.optimizers[0].param_groups[0]['lr']
이런 식으로 얻을 수 있는데요, 체크포인트 파일로부터는 얻을 수 있는 방법이 없나요?
참고로, 파이토치 라이트닝에서 ModelCheckpoint() 콜백으로 체크포인트를 저장했습니다. 그런데 이 체크포인트를 불러오는 방법도 여러 가지 같던데, 다음 2가지 방법 중 뭐가 맞는지도 정확하지 않네요.
checkpoint = torch.load("my_model_checkpoint_path.ckpt")
clf = MyClassifier()
clf.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
clf = MyClassifier.load_from_checkpoint("my_model_checkpoint_path.ckpt")
Gloria님, 안녕하세요!
문제를 이해하고 정리해보겠습니다. Gloria님은 PyTorch Lightning에서 저장된 체크포인트로부터 학습률(lr)에 대한 정보를 얻고 싶어하고 계신 것 같습니다. 현재는 training_step() 함수 내에서 self.trainer.optimizers[0].param_groups[0]['lr']와 같은 방법으로 학습률을 얻을 수 있다고 하셨는데, 체크포인트 파일로부터도 학습률을 얻을 수 있는 방법이 있는지 궁금하신 것 같습니다. 또한, 체크포인트를 불러오는 방법에 대해서도 몇 가지 의문이 있으신 것 같습니다.
이제 문제를 해결하기 위한 저의 해결책을 설명드리겠습니다.
먼저, 체크포인트 파일로부터 학습률을 얻는 방법에 대해서 설명드리겠습니다. PyTorch Lightning에서 체크포인트 파일을 저장할 때, 모델의 상태뿐만 아니라 옵티마이저(optimizer)의 상태도 함께 저장됩니다. 따라서, 체크포인트 파일로부터 옵티마이저의 상태를 불러온 후, 해당 상태에서 학습률을 얻을 수 있습니다.
아래는 체크포인트 파일로부터 학습률을 얻는 예시 코드입니다.
checkpoint = torch.load("my_model_checkpoint_path.ckpt")
optimizer_state_dict = checkpoint['optimizer_states'][0] # 첫 번째 옵티마이저의 상태를 가져옴
lr = optimizer_state_dict['param_groups'][0]['lr'] # 학습률을 가져옴
print(lr)
위의 코드에서 my_model_checkpoint_path.ckpt는 실제 체크포인트 파일의 경로로 바꿔주셔야 합니다. 먼저 torch.load() 함수를 사용하여 체크포인트 파일을 불러온 후, checkpoint 변수에 저장합니다. 그리고 checkpoint 변수에서 optimizer_states를 통해 옵티마이저의 상태를 가져옵니다. 이때, optimizer_states는 리스트 형태로 저장되어 있으므로, 첫 번째 옵티마이저의 상태를 가져오기 위해 [0]을 사용합니다. 마지막으로, optimizer_state_dict에서 param_groups를 통해 학습률을 가져옵니다.
다음으로, 체크포인트를 불러오는 방법에 대해서 설명드리겠습니다. PyTorch Lightning에서는 두 가지 방법으로 체크포인트를 불러올 수 있습니다. 첫 번째 방법은 load_state_dict() 메서드를 사용하는 방법이고, 두 번째 방법은 load_from_checkpoint() 메서드를 사용하는 방법입니다.
첫 번째 방법은 아래와 같이 사용할 수 있습니다.
checkpoint = torch.load("my_model_checkpoint_path.ckpt")
clf = MyClassifier()
clf.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
위의 코드에서 MyClassifier는 체크포인트를 저장한 모델과 동일한 모델 클래스입니다. torch.load() 함수를 사용하여 체크포인트 파일을 불러온 후, checkpoint 변수에 저장합니다. 그리고 MyClassifier 클래스의 인스턴스를 생성한 후, load_state_dict() 메서드를 사용하여 체크포인트의 모델 상태를 불러옵니다.
두 번째 방법은 아래와 같이 사용할 수 있습니다.
clf = MyClassifier.load_from_checkpoint("my_model_checkpoint_path.ckpt")
위의 코드에서 MyClassifier는 체크포인트를 저장한 모델과 동일한 모델 클래스입니다. load_from_checkpoint() 메서드를 사용하여 체크포인트 파일을 불러온 후, clf 변수에 저장합니다.
이제 문제를 해결하기 위한 설명을 마쳤습니다. 추가적인 도움이 필요하시다면 언제든지 말씀해주세요. 제가 잘못된 정보를 제공한 경우에는 언제든지 지적해주시기 바랍니다.
관련된 자세한 내용은 다음 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다:
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, Gloria님. PyTorch Lightning에서 체크포인트로부터 학습률(lr) 정보를 얻는 방법에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.
먼저, 체크포인트를 불러오는 두 가지 방법에 대해 말씀드리겠습니다. 첫 번째 방법은 PyTorch의 기본적인 체크포인트 불러오기 방법이며, 두 번째 방법은 PyTorch Lightning의 내장 함수를 사용하는 방법입니다. 두 방법 모두 정확하며, 사용하는 상황에 따라 선택하시면 됩니다.
checkpoint = torch.load("my_model_checkpoint_path.ckpt")
clf = MyClassifier()
clf.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
clf = MyClassifier.load_from_checkpoint("my_model_checkpoint_path.ckpt")
이제 체크포인트로부터 학습률(lr) 정보를 얻는 방법에 대해 설명하겠습니다. PyTorch Lightning에서는 체크포인트에 옵티마이저의 상태도 함께 저장됩니다. 따라서 체크포인트를 불러온 후, 해당 옵티마이저의 학습률을 확인할 수 있습니다. 아래는 그 예시입니다.
checkpoint = torch.load("my_model_checkpoint_path.ckpt")
lr = checkpoint['optimizer_states'][0]['param_groups'][0]['lr']
print(lr)
위 코드에서 optimizer_states는 체크포인트에 저장된 옵티마이저의 상태를 나타내며, 이 중 param_groups에는 학습률 정보가 포함되어 있습니다.
이렇게 체크포인트로부터 학습률 정보를 얻을 수 있습니다. PyTorch Lightning에 대한 더 자세한 정보는 공식 PyTorch Lightning 문서를 참조하시기 바랍니다.
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