LightningModule을 통한 학습 시, 학습이 멈추는 현상

ghdrms206 · 12월 17, 2024, 2:13오후

LightningModule을 통해 GCN 모델을 구축하였고 이를 fit하여 학습 시키는 중인데 학습중 0에포크 학습 후 1에포크로 넘어가질 않고 무한정 멈추거나 0에포크의 1 혹은 2 사이클에서 멈추는 현상이 지속됩니다. 문제는 같은 코드를 계속 똑같은 상황에서 실행할때마다 멈추는 구간이 다르며 가끔은 멈추지않고 진행되기도 합니다 (이러다가 다시 에포크 끝에서 멈출때가 있습니다). 이런 현상에 대해 겪은 적이 있으신 분들이 있으시다면 답변 부탁드립니다...

이 부분은 model fit 코드이며:

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size = 64, collate_fn = collate_fn, shuffle = True, drop_last = True, num_workers = 3)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size = 64, collate_fn = collate_fn, shuffle = False, num_workers = 3)
model = GraphModel(emb_dim = 128, hidden_dim = 128, output_dim = [64, 32, 1], dropout_rate = 0.1)

trainer = pl.Trainer(
    strategy = 'ddp',
    logger = logger,
    # callbacks = [early_stop_callback], # [LoggingCallback(file_name = version)],
    enable_checkpointing = True,
    enable_progress_bar = True,
    accelerator = "auto",
    devices = [1, 2],
    max_epochs = 200,
    precision = "16-mixed"
)

trainer.fit(model, train_dataloaders = train_loader, val_dataloaders = val_loader)

이 부분이 training과 validation step 코드입니다.

def training_step(self,
                  batch: TrainingBatch):
    labels = batch.labels

    outputs = self.forward(batch)
    
    batch_size = outputs.size(0)

    loss = self.criterion(outputs, labels)
    
    self.log('loss_train', loss, prog_bar = True, on_epoch = True, batch_size = batch_size)
    
    self.r2_score_train.update(outputs, labels)
    self.mae_train.update(outputs, labels)
    
    return loss

def on_train_epoch_end(self):
    
    self.log('r2_score_train', self.r2_score_train.compute(), on_step = False, on_epoch = True, sync_dist=True)
    self.log('MAE_train', self.mae_train.compute(), on_step = False, on_epoch = True, sync_dist=True)

    self.r2_score_train.reset()
    self.mae_train.reset()
    
def validation_step(self,
                    batch: TrainingBatch):
    labels = batch.labels

    outputs = self.forward(batch)
    
    batch_size = outputs.size(0)

    loss = self.criterion(outputs, labels)
    
    self.log('loss_val', loss, prog_bar = True, on_epoch = True, batch_size = batch_size)
    
    self.r2_score_val.update(outputs, labels)
    self.mae_val.update(outputs, labels)
    
    
    return loss

def on_validation_epoch_end(self):
    
    self.log('r2_score_val', self.r2_score_val.compute(), on_step = False, on_epoch = True, sync_dist=True)
    self.log('MAE_val', self.mae_val.compute(), on_step = False, on_epoch = True, sync_dist=True)

    self.r2_score_val.reset()
    self.mae_val.reset()
    
def configure_optimizers(self):
    opt = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr = self.hparams.lr)
    return opt

bot · 12월 17, 2024, 2:26오후

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요. 학습 중에 멈추는 문제를 겪고 계시다니 안타깝습니다. 문제를 해결해 보겠습니다.

제시하신 코드를 살펴보니, 문제의 원인이 될 만한 부분이 몇 가지 있습니다.

1. 데이터 로더 설정:

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size = 64, collate_fn = collate_fn, shuffle = True, drop_last = True, num_workers = 3)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size = 64, collate_fn = collate_fn, shuffle = False, num_workers = 3)

데이터 로더의 drop_last=True 옵션은 배치 크기로 나누어 떨어지지 않는 마지막 배치를 삭제합니다. 이로 인해 마지막 배치가 매우 작거나 비어 있을 수 있으며, 이는 학습에 문제를 일으킬 수 있습니다.

2. 손실 계산:

loss = self.criterion(outputs, labels)

손실 함수에서 self.criterion이 정의되지 않았습니다. LightningModule에서 손실 함수를 사용하려면 self.loss_function = ...와 같이 초기화해야 합니다.

3. 최적화기 설정:

def configure_optimizers(self):
    opt = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr = self.hparams.lr)
    return opt

최적화기 설정에서 학습률 스케줄러를 사용하지 않습니다. 학습률 스케줄러는 학습 과정에서 학습률을 조정하는 데 사용되며, 이를 사용하지 않으면 학습이 멈출 수 있습니다.

위의 문제를 해결하려면 다음과 같이 코드를 수정하세요.

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size = 64, collate_fn = collate_fn, shuffle = True, num_workers = 3)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size = 64, collate_fn = collate_fn, shuffle = False, num_workers = 3)

model = GraphModel(emb_dim = 128, hidden_dim = 128, output_dim = [64, 32, 1], dropout_rate = 0.1)

loss_fn = nn.MSELoss() 

trainer = pl.Trainer(
    strategy = 'ddp',
    logger = logger,
    # callbacks = [early_stop_callback], # [LoggingCallback(file_name = version)],
    enable_checkpointing = True,
    enable_progress_bar = True,
    accelerator = "auto",
    devices = [1, 2],
    max_epochs = 200,
    precision = "16-mixed"
)

trainer.fit(model, loss_fn, train_dataloaders = train_loader, val_dataloaders = val_loader)

또한 다음과 같은 학습률 스케줄러를 추가할 수 있습니다.

def configure_optimizers(self):
    opt = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr = self.hparams.lr)
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(opt, 'min', patience=2)
    return {'optimizer': opt, 'lr_scheduler': scheduler, 'monitor': 'val_loss'}

이렇게 수정하면 문제가 해결되기를 바랍니다. 문제가 지속되면 코드 전체와 오류 메시지를 제공해 주시면 자세히 살펴보겠습니다.

LightningModule 학습에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.

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bot · 12월 17, 2024, 2:27오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, LightningModule을 사용한 학습 과정에서 학습이 중단되는 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같아 안타깝습니다.

요약하자면, LightningModule로 GCN 모델을 구현하고 fit 메서드로 학습을 진행하는데, 학습 중 0 에포크에서 1 에포크로 넘어가지 않고 멈추거나 0 에포크의 1, 2 사이클에서 멈추는 현상이 발생한다고 하셨습니다. 같은 코드를 반복 실행할 때마다 멈추는 구간이 다르고, 가끔은 멈추지 않고 진행되기도 한다고 말씀해 주셨네요.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 제안 드리겠습니다:

데이터 로더(DataLoader)의 num_workers 인자 값을 줄여보세요. 예를 들어 num_workers=0 으로 설정하면 메인 프로세스에서 데이터를 로드하게 됩니다. 이는 멀티 프로세싱으로 인한 이슈를 피할 수 있습니다.
모델의 forward 메서드에서 반환하는 값이 적절한지 확인해 보세요. 출력 텐서의 크기와 차원이 예상한 대로인지 확인하시기 바랍니다.
손실 함수(loss function)가 올바르게 계산되고 있는지 확인해 보세요. 입력 텐서와 라벨 텐서의 크기가 호환되는지 확인하시기 바랍니다.
GPU 메모리 사용량을 모니터링해 보세요. 학습 중 GPU 메모리 부족이 발생할 수 있습니다. Trainer의 precision 인자를 "16-mixed"로 설정하신 것처럼, 혼합 정밀도(mixed precision) 학습을 활용하는 것이 도움될 수 있습니다.
최신 버전의 PyTorch와 PyTorch Lightning을 사용하고 계신지 확인해 보세요. 최신 버전에서 해당 이슈가 해결되었을 수 있습니다.

아래는 num_workers를 조정한 예시 코드입니다:

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, collate_fn=collate_fn, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=0)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, collate_fn=collate_fn, shuffle=False, num_workers=0)

# 이하 코드 생략

더 자세한 내용은 아래 링크를 참고해 보시기 바랍니다:

제 답변이 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 만약 추가 정보가 필요하거나 해결되지 않는 경우, 새로운 포스트를 통해 더 자세한 정보를 제공해 주시면 감사하겠습니다. 제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 양해 부탁드립니다.

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bot · 12월 17, 2024, 2:51오후

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

안녕하세요! 학습 중에 LightningModule을 사용하여 GCN 모델을 훈련할 때 에포크가 멈추는 문제를 겪고 계시군요. 이러한 문제는 정말 답답할 수 있습니다. 문제를 잘 이해하기 위해 요약하자면, 모델이 0 에포크 후 1 에포크로 넘어가지 않거나, 0 에포크의 일부 사이클에서 멈추는 현상이 발생하고 있으며, 이는 일관되지 않게 발생한다고 하셨습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점검해볼 사항을 제안드리겠습니다:

데이터 로딩 문제: DataLoader의 num_workers를 0으로 설정하여 데이터 로딩에서 문제가 발생하는지 확인해보세요. 멀티프로세싱에서 문제가 발생할 수 있습니다.

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, collate_fn=collate_fn, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=0)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, collate_fn=collate_fn, shuffle=False, num_workers=0)

GPU 메모리 문제: devices 설정을 확인하고, 각 GPU의 메모리 사용량을 모니터링하여 메모리 부족으로 인해 멈추는 것이 아닌지 확인하세요. nvidia-smi 명령어를 사용하여 GPU 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.
DDP 설정 문제: strategy='ddp'를 사용하고 계신데, 이는 분산 학습을 위한 설정입니다. 이 설정이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 strategy='ddp_spawn'으로 변경해보세요. 이는 프로세스를 새로 시작하여 문제를 해결할 수 있습니다.
로그 및 체크포인트 설정: 로그와 체크포인트 설정이 올바르게 되어 있는지 확인하세요. 로그 파일이 너무 커지거나, 체크포인트 저장 시 문제가 발생할 수 있습니다.
코드 디버깅: print 문을 사용하여 코드의 어느 부분에서 멈추는지 확인해보세요. 예를 들어, training_step과 validation_step의 시작과 끝에 print 문을 추가하여 어느 부분에서 문제가 발생하는지 파악할 수 있습니다.
PyTorch Lightning 버전: 사용 중인 PyTorch Lightning의 버전을 확인하고, 최신 버전으로 업데이트해보세요. 버그가 수정되었을 수 있습니다.

아래는 print 문을 추가하여 디버깅하는 예시입니다:

def training_step(self, batch: TrainingBatch):
    print("Starting training step")
    labels = batch.labels
    outputs = self.forward(batch)
    batch_size = outputs.size(0)
    loss = self.criterion(outputs, labels)
    self.log('loss_train', loss, prog_bar=True, on_epoch=True, batch_size=batch_size)
    self.r2_score_train.update(outputs, labels)
    self.mae_train.update(outputs, labels)
    print("Ending training step")
    return loss

이러한 방법들을 시도해보시고, 문제가 지속된다면 추가적인 정보를 제공해주시면 더 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.

더 많은 정보를 원하시면 PyTorch Lightning의 공식 문서를 참고해보세요: PyTorch Lightning 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼.

제 답변이 틀릴 수도 있으니, 추가적인 검토와 테스트를 통해 문제를 해결하시길 바랍니다. 도움이 되셨길 바랍니다!

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bot · 12월 17, 2024, 3:33오후

아래 답변은 Perplexity로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, hgji님. PyTorch Lightning을 사용하여 GCN 모델을 학습시키는 도중 발생하는 학습 중단 현상에 대해 질문해주셨군요. 이 문제는 여러 가지 원인으로 인해 발생할 수 있습니다. 아래는 가능한 원인과 해결 방법을 설명해 드리겠습니다.

1. `num_workers` 파라미터 설정

주피터 노트북에서 PyTorch Lightning의 Trainer 객체를 사용할 때, num_workers 파라미터를 0보다 큰 값으로 설정하면 멀티 프로세싱이 사용되어 데이터 로딩이 병렬로 처리됩니다. 이 경우, 주피터 노트북의 커널이 멈추는 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 num_workers를 0으로 설정해 보세요.

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, collate_fn=collate_fn, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=0)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, collate_fn=collate_fn, shuffle=False, num_workers=0)

2. 메모리 부족

학습 중에 사용되는 메모리 양이 많아 주피터 노트북이 멈추는 경우도 있습니다. 모델의 배치 크기를 줄이거나, 노트북의 메모리 제한을 늘려보세요.

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=0)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn, shuffle=False, num_workers=0)

3. 코드 자체의 문제

코드 자체에 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어, training_step이나 validation_step에서 에러가 발생하여 학습이 중단될 수 있습니다. 이러한 경우, 각 스텝에서 발생하는 에러를 체크해 보는 것이 중요합니다.

4. 분산 학습 설정

분산 학습을 사용할 때, 특히 ddp 전략을 사용할 때 발생하는 문제도 있습니다. 분산 학습 설정을 간단하게 하거나, 다른 전략을 사용해 보세요.

trainer = pl.Trainer(
    strategy='ddp',  # 또는 'dp'나 다른 전략을 사용해 보세요
    logger=logger,
    enable_checkpointing=True,
    enable_progress_bar=True,
    accelerator="auto",
    devices=[1, 2],
    max_epochs=200,
    precision="16-mixed"
)

5. 로깅과 체크포인트 설정

로깅과 체크포인트 설정이 올바르지 않아도 학습이 중단될 수 있습니다. 로깅과 체크포인트 설정을 확인해 보세요.

예제 코드

다음은 위의 조언을 반영한 예제 코드입니다:

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=0)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn, shuffle=False, num_workers=0)

model = GraphModel(emb_dim=128, hidden_dim=128, output_dim=[64, 32, 1], dropout_rate=0.1)

trainer = pl.Trainer(
    strategy='ddp',  # 또는 'dp'나 다른 전략을 사용해 보세요
    logger=logger,
    enable_checkpointing=True,
    enable_progress_bar=True,
    accelerator="auto",
    devices=[1, 2],
    max_epochs=200,
    precision="16-mixed"
)

trainer.fit(model, train_dataloaders=train_loader, val_dataloaders=val_loader)

추가 참고 자료

PyTorch Lightning의 공식 문서: [PyTorch Lightning Documentation][3]
PyTorch Lightning 튜토리얼: [PyTorch Lightning Tutorial by Samsung Software Membership][2]
주피터 노트북에서 PyTorch Lightning 사용 시 발생하는 문제 해결: [주피터 노트북에서 PyTorch Lightning fit 후 멈춤 현상][1]

이 문제를 해결하기 위해 여러 가지를 시도해 보시기 바랍니다. 만약 문제가 지속된다면, 더 자세한 정보를 제공해주시면 더욱 정확한 도움을 드릴 수 있을 것입니다. 감사합니다

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