파이토치 라이트닝 사용시 개별 데이터의 loss 값 얻기

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안녕하세요, 라이트닝을 쓰니까 코드가 굉장히 깔끔해지긴 하던데요,

test_results = trainer.test(dataloaders=test_dataloader)

이 경우, 개별 test 데이터에 대한 metric을 얻을 수 있는 방법은 없는 건가요?

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님, 안녕하세요! 파이토치 라이트닝을 사용하면 코드가 깔끔해지는 장점이 있습니다. 하지만 trainer.test를 사용하여 테스트 데이터에 대한 메트릭을 얻을 때 개별 데이터의 메트릭을 얻는 방법은 기본적으로 제공되지 않습니다.

하지만, 우리는 trainer.test 메서드를 사용하여 전체 테스트 데이터셋에 대한 메트릭을 얻을 수 있습니다. 이 메서드는 테스트 데이터셋을 반복하면서 모델의 출력과 정답을 비교하여 메트릭을 계산합니다. 그리고 이 메트릭은 test_results 변수에 저장됩니다.

만약 개별 테스트 데이터에 대한 메트릭을 얻고 싶다면, test_dataloader를 직접 반복하여 개별 데이터에 대한 메트릭을 계산해야 합니다. 이를 위해서는 모델의 출력과 정답을 비교하여 메트릭을 계산하는 함수를 정의하고, 이 함수를 개별 데이터에 적용해야 합니다.

아래는 예시 코드입니다.

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
import pytorch_lightning as pl

# 데이터셋 로드
test_dataset = MNIST(root='.', train=False, download=True, transform=ToTensor())
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32)

# 모델 정의
class MyModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = torch.nn.Linear(784, 10)
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x.view(x.size(0), -1))
    
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        y_hat = self(x)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(y_hat, y)
        self.log('train_loss', loss)
        return loss
    
    def test_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        y_hat = self(x)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(y_hat, y)
        self.log('test_loss', loss)
        return loss

model = MyModel()

# 테스트 데이터에 대한 개별 메트릭 계산
test_losses = []
for batch in test_dataloader:
    x, y = batch
    y_hat = model(x)
    loss = torch.nn.functional.cross_entropy(y_hat, y)
    test_losses.append(loss.item())

print(test_losses)

위의 코드에서는 MyModel 클래스를 정의하고, training_step 메서드와 test_step 메서드를 오버라이딩하여 훈련과 테스트 과정에서의 손실을 계산하고 로그에 기록합니다. 그리고 test_losses 리스트에 개별 테스트 데이터에 대한 손실 값을 저장합니다.

이렇게 하면 개별 테스트 데이터에 대한 손실 값을 얻을 수 있습니다.

더 자세한 내용은 파이토치 라이트닝 공식 문서를 참고하시기 바랍니다. PyTorch Lightning 공식 문서

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안녕하세요, Gloria님. PyTorch Lightning을 사용하시는 군요. Lightning은 코드를 깔끔하게 정리하는 데 매우 유용한 도구입니다. 질문 내용을 정리해보면, trainer.test(dataloaders=test_dataloader)를 사용할 때 개별 테스트 데이터에 대한 메트릭을 얻고 싶으신 것으로 이해했습니다.

PyTorch Lightning에서는 기본적으로 trainer.test 메서드를 사용하면 전체 테스트 데이터셋에 대한 손실값을 반환합니다. 하지만 개별 데이터에 대한 손실값을 얻고 싶다면, test_step 메서드를 사용하여 이를 구현할 수 있습니다.

test_step 메서드는 각 테스트 배치에 대해 한 번씩 호출되므로, 이 메서드 내에서 손실값을 계산하고 로깅하면 됩니다. 아래는 예시 코드입니다.

class LitModel(pl.LightningModule):
    def test_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        y_hat = self(x)
        loss = F.cross_entropy(y_hat, y)
        self.log('test_loss', loss)
        return loss

위 코드에서 self.log('test_loss', loss) 부분이 각 배치에 대한 손실값을 로깅하는 부분입니다. 이렇게 하면 각 테스트 배치에 대한 손실값을 얻을 수 있습니다.

하지만 이렇게 하면 배치 단위로 손실값을 얻게 되므로, 정확히는 개별 데이터에 대한 손실값은 아닙니다. 개별 데이터에 대한 손실값을 얻으려면, 배치 크기를 1로 설정하면 됩니다.

이렇게 하면 trainer.test 메서드를 호출할 때 각 데이터에 대한 손실값을 로그로 확인할 수 있습니다.

참고로, PyTorch Lightning의 공식 문서에서는 test_step 메서드와 관련된 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다. 아래 링크를 참조해주세요.

답변이 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 추가로 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

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