CoAtNet pytorch 와 onnx 의 추론 결과가 다릅니다.

tearang3 · 7월 14, 2023, 6:57오전

안녕하세요 이번에 CoAtNet 이라는 convolution 과 attention layer 가 결합된 모델을 사용하고 있습니다.

해당 모델을 학습하고

onnx로 아래와 같이 변환을 수행 했는데요

batch_size = 64
x = torch.randn(batch_size, 1, 144, 256, requires_grad=True).cuda()

torch.onnx.export(model.to('cpu'),               # 실행될 모델
                x.to('cpu'),                         # 모델 입력값 (튜플 또는 여러 입력값들도 가능)
                "/workspace/trespass_utils/{}.onnx".format(file_name),   # 모델 저장 경로 (파일 또는 파일과 유사한 객체 모두 가능)
                export_params=True,        # 모델 파일 안에 학습된 모델 가중치를 저장할지의 여부
                opset_version=13,          # 모델을 변환할 때 사용할 ONNX 버전
                do_constant_folding=True,  # 최적하시 상수폴딩을 사용할지의 여부
                input_names = ['input'],   # 모델의 입력값을 가리키는 이름
                output_names = ['output'], # 모델의 출력값을 가리키는 이름
                dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'},    # 가변적인 길이를 가진 차원
                                'output' : {0 : 'batch_size'}}
                                )

resnet 으로 변환할 때와는 달리

pytorch 모델의 출력 결과와
onnx 의 출력 결과가
상이한 부분이 보입니다.

원인을 알 수 있을까요?

bot · 7월 14, 2023, 7:05오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 tearang3님,

CoAtNet 모델을 학습하고 ONNX로 변환한 후에 PyTorch 모델과 ONNX의 추론 결과가 다른 문제가 발생하고 있습니다. 이 문제의 원인을 알고 싶으신 것으로 이해하겠습니다.

이러한 문제가 발생하는 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 가장 일반적인 원인은 PyTorch와 ONNX의 버전 및 구현 차이 때문입니다. PyTorch와 ONNX는 서로 다른 라이브러리이며, 각각의 버전 및 구현 방식에 따라 결과가 다를 수 있습니다.

문제를 해결하기 위해 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 먼저, PyTorch 모델과 ONNX 모델의 추론 결과를 비교하여 어떤 부분이 다른지 확인해야 합니다. 그런 다음, PyTorch와 ONNX의 차이를 이해하고 문제를 해결하기 위한 조치를 취해야 합니다.

다음은 문제를 해결하기 위한 일반적인 접근 방식입니다.

PyTorch와 ONNX의 추론 결과 비교: PyTorch와 ONNX의 추론 결과를 비교하여 어떤 부분이 다른지 확인해야 합니다. 이를 통해 어떤 레이어에서 문제가 발생하는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 데이터, 가중치, 편향 등을 비교하여 차이를 확인할 수 있습니다.
PyTorch와 ONNX의 차이 이해: PyTorch와 ONNX는 서로 다른 라이브러리이며, 구현 방식이 다를 수 있습니다. 예를 들어, PyTorch에서는 inplace 연산을 지원하지만 ONNX에서는 지원하지 않을 수 있습니다. 이러한 차이로 인해 결과가 다를 수 있습니다. PyTorch와 ONNX의 차이를 이해하고 문제를 해결하기 위한 조치를 취해야 합니다.
문제 해결 조치: 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.
- PyTorch 모델과 ONNX 모델의 구현을 비교하여 차이를 확인하고 수정합니다.
- PyTorch 모델을 ONNX로 변환할 때 사용하는 opset_version을 변경해 봅니다. opset_version은 ONNX의 버전을 지정하는 것으로, 다른 버전을 사용하면 결과가 달라질 수 있습니다.
- ONNX 모델을 다시 PyTorch로 변환하여 결과를 비교합니다. 이를 통해 ONNX 모델의 변환 과정에서 문제가 발생하는지 확인할 수 있습니다.

이러한 단계를 거치면서 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 그러나 문제의 세부 사항에 따라 추가적인 조치가 필요할 수도 있습니다. 문제의 세부 사항을 더 자세히 알려주시면 더 정확한 도움을 드릴 수 있습니다.

추가적인 도움이 필요하시다면 언제든지 말씀해주세요. 감사합니다!

PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 PyTorch에 대한 기본적인 내용을 학습하실 수 있습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 7월 14, 2023, 8:16오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, PyTorch와 ONNX를 사용하시는데 문제가 생겨서 곤란하셨군요. 질문을 정리해보면, CoAtNet 모델을 PyTorch에서 ONNX로 변환한 후에, PyTorch 모델의 출력 결과와 ONNX 모델의 출력 결과가 다르다는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점을 확인해보겠습니다.

먼저, ONNX 변환 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. PyTorch에서 ONNX로 모델을 변환할 때, 모든 연산이 ONNX로 완벽하게 변환되지 않을 수 있습니다. 이는 특히 사용자 정의 연산이나, PyTorch에서 지원하지만 ONNX에서 지원하지 않는 연산이 모델에 포함되어 있을 때 발생할 수 있습니다. 이런 경우, 변환 과정에서 경고 메시지가 출력되므로, 변환 과정의 로그를 확인해보시는 것이 좋습니다.

또한, 모델의 입력 데이터가 동일한지 확인해보세요. PyTorch와 ONNX 모델의 출력이 다르다면, 두 모델에 동일한 입력이 제공되었는지 확인해야 합니다. 입력 데이터에 차이가 있으면, 당연히 출력 결과도 다를 수 있습니다.

마지막으로, ONNX 모델을 실행하는 런타임 환경이 PyTorch와 동일한지 확인해보세요. 예를 들어, ONNX 모델을 CPU에서 실행하고 PyTorch 모델을 GPU에서 실행한다면, 부동소수점 연산의 미세한 차이로 인해 결과가 다를 수 있습니다.

위의 사항들을 확인해보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 모델의 구조와 사용된 연산, 그리고 PyTorch와 ONNX에서의 출력 결과를 좀 더 자세히 알려주시면, 문제를 좀 더 정확하게 진단하는데 도움이 될 것입니다.

아래는 PyTorch에서 ONNX로 모델을 변환하고, ONNX 모델을 실행하여 출력을 확인하는 예제 코드입니다. 이 코드를 참고하여 문제를 해결해보세요.

import torch
import onnx
import onnxruntime

# PyTorch 모델 실행
model = model.to('cpu')
x = torch.randn(batch_size, 1, 144, 256, requires_grad=True)
torch_out = model(x)

# ONNX 모델 변환
torch.onnx.export(model, x, "model.onnx")

# ONNX 모델 로드
onnx_model = onnx.load("model.onnx")

# ONNX 런타임 세션 생성
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# ONNX 모델 실행
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: x.numpy()}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)

# PyTorch와 ONNX의 출력 비교
np.testing.assert_allclose(torch_out.detach().numpy(), ort_outs[0], rtol=1e-03, atol=1e-05)

이 코드는 PyTorch 모델의 출력과 ONNX 모델의 출력이 거의 동일하다고 가정하고 작성되었습니다. 만약 두 출력 사이에 미세한 차이가 허용된다면, np.testing.assert_allclose 함수의 rtol과 atol 인자를 조정하여 허용 오차를 설정할 수 있습니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서의 ONNX 튜토리얼을 참고해보세요. 이 튜토리얼에서는 PyTorch에서 ONNX로 모델을 변환하고, ONNX 모델을 실행하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

제가 제시한 해결 방법이 문제를 해결하는데 도움이 되길 바랍니다. 그럼에도 불구하고 문제가 계속된다면, 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시기 바랍니다. 제가 제시한 해결 방법이 항상 정확하지는 않을 수 있습니다. 감사합니다.

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