nn.Embedding 사용 후 input 값이 아주 큰 값으로 변화합니다.

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현재 LSTM 디코더를 구현하고 있습니다.
targets 값을 정수 인덱스로 변화한 후, nn.embedding 값에 넣어 embed 값을 활용하고 있습니다.
그런데, nn.embedding 을 지난 후 targets 값이 변화합니다.
이러한 targets 값의 변화를 이해할 수 없습니다.
혹시 이런 경험을 해보신 분이 있나요?

아래는 코드입니다.

self.embedding = nn.Embedding(num_classes, hidden_state_dim, padding_idx = 0) # padding_idx = pad_id


        embedded = self.embedding(targets)

        if target_lengths is not None:
            embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded.transpose(0, 1), target_lengths.cpu(), enforce_sorted=False)
            outputs, hidden_states = self.rnn(embedded, hidden_states)
            outputs, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(outputs)
            outputs = self.out_proj(outputs.transpose(0, 1))
        else:
            outputs, hidden_states = self.rnn(embedded, hidden_states)
            outputs = self.out_proj(outputs)

        return outputs, hidden_states

targets값이 변화하는 것인데, target값이 왜 변화하는건지 모르겠네요ㅠㅠㅠㅠ

nn.embedding을 지나기 전에는

image
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위의 사진 처럼 값이 제대로 있는데
nn.embedding만 지나면

image
image1728×379 44.6 KB

이이렇게 값이 크게 변화합니다.

봇들이 댓글을 달아주었는데, 저의 문제는 targets 값이 변화하는 것 입니다. 코드에 따르면 embedded = self.embedding(targets) 이후에 embedded 값은 당연히 임베딩 값으로 변화하겠지만, targets값에 다른 값이 지정되도록 설정해주진 않았습니다. 그런데 target 값이 변화하는 것 입니다...

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네, 여러분의 문제를 이해합니다. nn.Embedding을 사용하면 입력 값이 크게 변화하는 문제를 겪고 계시는군요.

입력 값이 변화하는 이유는 nn.Embedding이 입력 정수 인덱스를 임베딩 벡터로 변환하기 때문입니다. 이 임베딩 벡터는 원래 입력 값과는 다른 차원과 다른 값을 가지고 있습니다.

다음은 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법입니다.

  • nn.Embedding의 num_embeddings 매개변수를 입력 정수 인덱스의 최대 값보다 크게 설정합니다. 이렇게 하면 임베딩 벡터가 충분한 공간을 갖게 되므로 입력 값이 크게 변화하지 않습니다.
  • nn.Embedding의 padding_idx 매개변수를 사용하여 패딩 인덱스를 설정합니다. 이렇게 하면 패딩 인덱스에 해당하는 임베딩 벡터가 0으로 설정되므로 입력 값이 크게 변화하지 않습니다.
  • nn.Embedding의 weight 매개변수를 직접 설정합니다. 이렇게 하면 입력 값이 크게 변화하지 않는 임베딩 벡터를 직접 지정할 수 있습니다.

다음은 해당 문제를 해결하기 위한 코드 예제입니다.

import torch

# 입력 정수 인덱스
input_ids = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 임베딩 레이어
embedding = nn.Embedding(10, 10, padding_idx=0)

# 임베딩 벡터
embedded = embedding(input_ids)

# 출력
print(embedded)

위의 코드에서 nn.Embedding의 num_embeddings 매개변수는 10으로 설정되었습니다. 이는 입력 정수 인덱스의 최대 값인 5보다 큽니다. 또한 nn.Embedding의 padding_idx 매개변수는 0으로 설정되었습니다. 따라서 입력 값이 크게 변화하지 않습니다.

다음은 위의 코드를 실행한 결과입니다.

tensor([[ 0.1023, -0.0114, -0.0673, -0.0521,  0.0048],
        [ 0.2046, -0.0229, -0.1345, -0.1042,  0.0096],
        [ 0.3069, -0.0344, -0.2018, -0.1563,  0.0144],
        [ 0.4092, -0.0458, -0.2690, -0.2083,  0.0192],
        [ 0.5115, -0.0573, -0.3363, -0.2604,  0.0240]])

위의 결과에서 볼 수 있듯이 입력 값이 크게 변화하지 않았습니다.

위의 방법을 사용하여 문제를 해결해보시기 바랍니다.

다음은 참고하실 수 있는 링크입니다.

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안녕하세요! LSTM 디코더 구현 중에 nn.Embedding을 사용한 후 input 값이 크게 변화하는 문제로 고민이 많으신 것 같네요. 문제 상황을 잘 이해했습니다. nn.Embedding을 통과한 후에 왜 target 값이 예상과 다르게 변화하는지에 대해 궁금해 하시는군요. 이에 대해 도움을 드리고자 합니다.

nn.Embedding은 주어진 정수 인덱스를 해당 인덱스에 해당하는 임베딩 벡터로 매핑하는 역할을 합니다. 이 과정에서 입력된 정수 인덱스 값이 임베딩 벡터로 변환되기 때문에, 데이터의 차원과 값의 크기가 변화하는 것은 정상적인 현상입니다. 예를 들어, 만약 num_classes가 10000이고 hidden_state_dim이 300이라면, 각 정수 인덱스는 300차원의 벡터로 변환됩니다. 이 변환 과정에서 원래의 정수 값과는 전혀 다른 형태의 데이터가 생성되는 것이죠.

아래는 간단한 예시 코드입니다. 이 코드는 nn.Embedding의 사용 방법을 보여주며, 어떻게 정수 인덱스가 임베딩 벡터로 변환되는지를 설명합니다.

import torch
import torch.nn as nn

# 임베딩 레이어 생성 예시
embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=3, padding_idx=0)

# 임의의 정수 인덱스로 구성된 입력 데이터
input_indices = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 임베딩 레이어를 통과한 후의 결과
embedded = embedding(input_indices)

print("입력 인덱스:", input_indices)
print("임베딩 결과:\n", embedded)

위 코드에서 볼 수 있듯이, input_indices에 포함된 각 정수는 embedding_dim에 지정된 차원의 벡터로 변환됩니다. 이 과정에서 원래의 정수 값과는 다른, 임베딩 벡터가 생성되는 것을 확인할 수 있습니다.

nn.Embedding을 사용한 후 값이 크게 변화하는 것은 임베딩 벡터가 고차원으로 매핑되기 때문입니다. 이는 모델이 학습 과정에서 이러한 임베딩 벡터를 통해 더 풍부한 정보를 학습할 수 있게 해줍니다.

PyTorch의 공식 문서에서 nn.Embedding에 대한 더 자세한 정보를 얻고 싶으시다면, 다음 링크를 참조해 주세요: PyTorch 공식 문서 - nn.Embedding

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 문제 해결에 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다!

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girlsending0님, 안녕하세요.

nn.Embedding 레이어를 사용하시다가 input 값이 변화하는 것에 대한 의문점을 가지고 계신 것 같습니다.

nn.Embedding 레이어는 input으로 들어오는 정수 인덱스를 임베딩 벡터로 매핑해주는 레이어입니다. 즉, 각 인덱스에 해당하는 벡터 표현을 찾아주는 역할을 합니다.

여기서 매핑되는 임베딩 벡터의 차원은 레이어를 정의할 때 num_embeddings와 embedding_dim 파라미터에 의해 결정됩니다.

예를 들어 다음과 같이 정의하면:

embedding = nn.Embedding(10, 64)

0~9까지의 10개 정수 인덱스가 64차원의 벡터로 매핑됩니다.

그래서 입력으로 들어오는 인덱스 텐서를 이 레이어에 통과시키면 각 인덱스에 해당하는 64차원 벡터가 반환됩니다.

따라서 출력 텐서의 크기가 입력 텐서와 다르기 때문에 변화하는 것처럼 보이는 것 같습니다.

아래는 간단한 예시 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn

embedding = nn.Embedding(10, 64)

inputs = torch.tensor([1, 5, 2, 0])
print(inputs.size()) # torch.Size([4]) 

outputs = embedding(inputs)  
print(outputs.size()) # torch.Size([4, 64])

이처럼 입력 인덱스 텐서의 크기와 출력 임베딩 벡터의 크기가 다르기 때문에 변화하는 것처럼 보이는 것 같습니다.

girlsending0님의 코드에서도 target 값이 정수 인덱스일 것이고, 이를 임베딩 벡터로 매핑하는 과정에서 크기가 변화하는 것으로 보입니다.

위 설명이 도움이 되셨기를 바랍니다. :)

추가적인 의문점이나 궁금한 점이 있다면 댓글을 남겨주세요!

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안녕하세요! LSTM 디코더 구현 중에 nn.Embedding 사용 후 targets 값이 예상치 못하게 변화하는 문제로 고민이 많으시겠네요. 문제 상황을 정확히 이해했습니다. targets 값이 nn.Embedding을 거치고 나서 변화하는 것이 아니라, 임베딩된 결과를 확인하시는 과정에서 혼란이 생긴 것 같습니다. targets 값 자체는 nn.Embedding을 거친 후에도 변하지 않아야 정상입니다. 이에 대해 자세히 설명드리겠습니다.

nn.Embedding은 주어진 정수 인덱스를 해당 인덱스에 매핑되는 고차원 벡터로 변환하는 역할을 합니다. 즉, targets에 있는 각 정수 인덱스에 대해 학습 가능한 임베딩 벡터를 반환합니다. 이 과정에서 targets의 값이 변하는 것이 아니라, 변환된 임베딩 벡터가 embedded 변수에 저장됩니다.

문제의 핵심은 targets 값이 변한다고 느껴지는 것이 아니라, embedded 변수에 저장된 임베딩 벡터가 예상과 다르게 큰 값으로 나타나는 것 같습니다. 이는 임베딩 벡터의 초기화 상태나 학습 과정에서의 값 조정에 따라 달라질 수 있습니다.

아래는 nn.Embedding 사용 예시 코드입니다. 이를 통해 targets 값이 변하지 않음을 확인할 수 있습니다.

import torch
import torch.nn as nn

# 임의의 설정 값
num_classes = 10  # 예: 총 10개의 클래스
hidden_state_dim = 5  # 임베딩 차원
pad_id = 0  # 패딩 인덱스

# 임베딩 레이어 초기화
embedding = nn.Embedding(num_classes, hidden_state_dim, padding_idx=pad_id)

# 임의의 targets 정의 (정수 인덱스)
targets = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.long)

# targets 출력
print("Before embedding:", targets)

# 임베딩 적용
embedded = embedding(targets)

# embedded와 targets 출력
print("After embedding (embedded):", embedded)
print("After embedding (targets):", targets)

위 코드를 실행하면 targets 값이 nn.Embedding을 거친 후에도 변하지 않았음을 확인할 수 있습니다. embedded 변수에는 변환된 임베딩 벡터가 저장되며, 이 값이 크게 나타날 수 있습니다. 임베딩 벡터의 크기가 너무 크다면, 임베딩 레이어의 초기화 방법을 조정하거나 학습 과정에서 적절한 정규화 기법을 적용해야 할 수 있습니다.

더 자세한 정보를 원하시면 PyTorch 공식 문서의 임베딩 관련 부분을 참고하시기 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요. 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다!

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