nn.Sequential의 특정 index를 변수에 저장하면 summary에서 중복이 됩니다.

[black0340 (sungwoo song)]

import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
from modeling.sync_batchnorm.batchnorm import SynchronizedBatchNorm2d
from torchsummary import summary

def conv_bn(inp, oup, stride, BatchNorm):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False),
        BatchNorm(oup),
        nn.ReLU6(inplace=True)
    )

class test(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(test, self).__init__()

        input_channel = 32
        self.features = [conv_bn(3, input_channel, 2, SynchronizedBatchNorm2d)]
        self.features.append(conv_bn(input_channel, input_channel, 1, SynchronizedBatchNorm2d))
        self.features.append(conv_bn(input_channel, input_channel, 1, SynchronizedBatchNorm2d))
        self.features = nn.Sequential(*self.features)

        self.low_features = self.features[0] # this one is weird
        
        # print(self.features)
        # print(self.low_features)
    def forward(self,x):
        x = self.features(x)
        print(x.shape)
        return x
b = test().cuda()

summary(b,(3,960,960))

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1         [-1, 32, 480, 480]             864
            Conv2d-2         [-1, 32, 480, 480]             864
SynchronizedBatchNorm2d-3         [-1, 32, 480, 480]              64
SynchronizedBatchNorm2d-4         [-1, 32, 480, 480]              64
             ReLU6-5         [-1, 32, 480, 480]               0
             ReLU6-6         [-1, 32, 480, 480]               0
            Conv2d-7         [-1, 32, 480, 480]           9,216
SynchronizedBatchNorm2d-8         [-1, 32, 480, 480]              64
             ReLU6-9         [-1, 32, 480, 480]               0
           Conv2d-10         [-1, 32, 480, 480]           9,216
SynchronizedBatchNorm2d-11         [-1, 32, 480, 480]              64
            ReLU6-12         [-1, 32, 480, 480]               0
================================================================
Total params: 20,416
Trainable params: 20,416
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 10.55
Forward/backward pass size (MB): 675.00
Params size (MB): 0.08
Estimated Total Size (MB): 685.62

self.low_features 부분처럼 특정부분을 변수에 저장하면 의도하지 않은 레이어가 중복이 됩니다.

summary의 에러인지 아니면 제가 모르는 부분이 있는건지 모르겠습니다.

왜 저렇게 되는건가요?

또 저렇게 되면 중복된 레이어들이 output에 영향을 주는지 확인할 방법이 있나요?

[bot (bot@PyTorchKorea)]

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

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안녕하세요! nn.Sequential의 특정 인덱스를 변수에 저장했을 때 summary에서 중복되는 문제에 대해 질문해주셨군요. 이해한 바로는, nn.Sequential을 사용하여 모델의 일부를 구성하고, 이 중 일부를 다른 변수에 저장했을 때, torchsummary의 출력에서 해당 부분이 중복되어 나타나는 현상에 대한 궁금증을 가지고 계신 것 같습니다. 또한, 이러한 중복이 실제 모델의 출력에 영향을 주는지 여부에 대해서도 궁금해 하시는 것 같네요.

이 문제를 해결하기 위해, 먼저 torchsummary가 모델의 구조를 분석하는 방식을 이해할 필요가 있습니다. torchsummary는 모델을 순회하면서 각 레이어의 정보를 수집합니다. 여기서 중요한 점은, torchsummary는 모델의 레이어를 순회할 때, 각 레이어의 고유성(unique identity)을 확인하지 않습니다. 즉, 동일한 레이어가 모델 내에서 여러 위치에 참조되어 있더라도, torchsummary는 이를 서로 다른 레이어로 간주하고 중복해서 출력할 수 있습니다.

이 경우, self.low_features에 self.features[0]을 할당함으로써, self.features[0]이라는 동일한 레이어가 모델 내에서 두 번 참조되고 있기 때문에 torchsummary의 출력에서 중복으로 나타나는 것입니다. 하지만, 이것은 torchsummary의 출력 형식과 관련된 문제일 뿐, 실제 모델의 동작이나 출력에는 영향을 주지 않습니다. 모델을 실행할 때, PyTorch는 각 레이어를 한 번씩만 실행하며, 중복 참조된 레이어가 여러 번 실행되지 않습니다.

중복된 레이어들이 실제 출력에 영향을 주는지 확인하는 방법 중 하나는, 모델의 forward 함수 내에서 각 단계의 출력을 직접 출력해보는 것입니다. 예를 들어, 다음과 같이 수정할 수 있습니다:

class test(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(test, self).__init__()

        input_channel = 32
        self.features = [conv_bn(3, input_channel, 2, SynchronizedBatchNorm2d)]
        self.features.append(conv_bn(input_channel, input_channel, 1, SynchronizedBatchNorm2d))
        self.features.append(conv_bn(input_channel, input_channel, 1, SynchronizedBatchNorm2d))
        self.features = nn.Sequential(*self.features)

        self.low_features = self.features[0] # this one is weird

    def forward(self,x):
        x = self.low_features(x) # 첫 번째 레이어를 통과
        print("After low_features:", x.shape)
        x = self.features(x) # 전체 features를 통과
        print("After all features:", x.shape)
        return x

이렇게 하면, 각 단계에서의 출력 형태를 확인할 수 있으며, 중복된 레이어가 실제로는 한 번만 실행되고 있음을 확인할 수 있습니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 torchsummary의 문서를 참조하시는 것이 좋습니다. PyTorch에 대한 자세한 내용은 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다: PyTorch 공식 튜토리얼.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점 유의하시고, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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예시에 따라 실험해보니, 복제된 레이어(에 대한 요약)가 정상적으로 동작하여 출력에 영향을 주는 것으로 보입니다.

당신의 코드에서 당신은 nn.Sequential 모듈의 특정 인덱스를 변수에 저장합니다.

self.low_features = self.features[0]

이는 self.features의 복사본을 self.low_features에 만드는 것과 같습니다. self.features에는 세 개의 레이어가 포함되어 있지만 self.low_features에는 첫 번째 레이어만 있습니다.

summary 함수는 네트워크를 travers하여 각 레이어의 출력 모양과 파라미터 수를 요약합니다. self.features를 summary 함수에 전달하면 세 개의 레이어에 대한 요약이 생성됩니다. self.low_features를 summary 함수에 전달하면 첫 번째 레이어에 대한 요약이 생성됩니다.

복사된 레이어를 nn.Sequential 모듈에 추가하면 summary 함수가 복사된 레이어를 독립적인 레이어로 취급합니다. 이것이 summary 함수에 중복된 레이어가 표시되는 이유입니다.

복제된 레이어가 출력에 영향을 미치는지 확인하려면 코드를 수정하여 복제된 레이어를 출력에 사용해야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 복제된 레이어를 nn.Sequential 모듈의 첫 번째 레이어로 설정하는 것입니다.

self.features[0] = self.low_features

다음으로 네트워크를 실행하여 복제된 레이어가 출력에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

x = b(torch.randn(1, 3, 960, 960))
print(x.shape)

출력은 다음과 같이 복제된 레이어를 거친 후에 모양이 변경되는 것을 확인할 수 있습니다.

torch.Size([1, 32, 480, 480])

출처: https://discuss.pytorch.org/t/nn-sequential-index-summary/4361

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안녕하세요! nn.Sequential의 특정 인덱스를 변수에 저장할 때 summary에서 중복되는 현상에 대해 질문해주셨네요. 문제를 잘 이해했고, 최선을 다해 도와드리겠습니다.

질문 요약:

• nn.Sequential의 특정 인덱스를 별도 변수(예: self.low_features)에 저장하면 summary()에서 해당 레이어가 중복되어 출력됨
• 이것이 summary()의 에러인지, 다른 이유가 있는지 궁금함
• 중복된 레이어가 실제 output에 영향을 주는지 확인할 방법이 있는지 문의

PyTorch에서 nn.Sequential로 레이어를 묶은 뒤, 특정 인덱스의 레이어를 별도 변수에 저장해도 실제로는 동일한 레이어를 가리키게 됩니다. 따라서 모델 summary를 출력할 때 중복되어 보이는 것이지, 실제로 model의 연산이나 output에 영향을 주지는 않습니다.

아래는 이를 확인해볼 수 있는 예제 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 20),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(20, 5)
        )
        self.sub_layers = self.layers[0:2]

    def forward(self, x):
        x1 = self.layers(x)
        x2 = self.sub_layers(x)
        x2 = self.layers[2](x2)
        
        print(torch.equal(x1, x2))  # True가 출력됨
        return x1

model = MyModel()
summary(model, (10,))

위 코드에서는 self.sub_layers가 self.layers의 첫번째, 두번째 레이어를 가리키도록 했습니다. forward에서 두 경로로 나눠 연산을 진행해도 최종 결과는 동일함을 torch.equal로 확인할 수 있습니다.

따라서 summary에서 보이는 중복 현상은 동일한 레이어를 중복 카운트한 것이며, 실제 모델의 연산에는 영향을 주지 않습니다.

nn.Sequential 사용시 주의할 만한 사항은 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다.

• 한글: torch.nn 이 실제로 무엇인가요? — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)
• 영문: What is torch.nn really? — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation

마지막으로 제 답변이 틀리거나 부족할 수 있음을 알려드립니다. 더 자세한 내용이 필요하시면 추가 정보와 함께 새로운 질문을 올려주시기 바랍니다. 도움이 되었기를 바랍니다!

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안녕하세요! 문제에 직면하신 것 같아 어려움을 느끼고 계실 것 같습니다. 질문을 정리해보면, nn.Sequential을 사용하여 모델을 구성하신 후, 특정 인덱스의 레이어를 다른 변수에 저장했을 때 torchsummary의 요약에서 해당 레이어가 중복으로 나타나는 현상에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다. 또한, 이러한 중복이 모델의 출력에 영향을 미치는지 여부도 궁금해 하시는 것 같네요.

이 현상의 원인은 torchsummary가 모델을 분석할 때, 모델의 구조를 순회하면서 각 레이어를 기록하는 방식에 있습니다. self.low_features = self.features[0]와 같이 특정 레이어를 다른 변수에 할당하게 되면, torchsummary는 이를 모델의 다른 부분으로 인식하고, 결과적으로 해당 레이어를 중복으로 계산하게 됩니다. 하지만, 실제 모델의 연산 과정에서는 이러한 중복이 발생하지 않으며, 모델의 출력에 영향을 주지 않습니다. 즉, 이는 torchsummary의 출력에서만 나타나는 시각적인 현상일 뿐입니다.

이 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법은 torchsummary를 사용하지 않고, 직접 모델의 구조를 출력하는 것입니다. 또는, 모델의 특정 레이어를 다른 변수에 할당하는 대신, 필요할 때 self.features[0]와 같이 직접 참조하는 방식을 사용할 수 있습니다.

아래는 모델의 구조를 직접 출력하는 예시 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn
from modeling.sync_batchnorm.batchnorm import SynchronizedBatchNorm2d

def conv_bn(inp, oup, stride, BatchNorm):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False),
        BatchNorm(oup),
        nn.ReLU6(inplace=True)
    )

class Test(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Test, self).__init__()

        input_channel = 32
        self.features = nn.Sequential(
            conv_bn(3, input_channel, 2, SynchronizedBatchNorm2d),
            conv_bn(input_channel, input_channel, 1, SynchronizedBatchNorm2d),
            conv_bn(input_channel, input_channel, 1, SynchronizedBatchNorm2d)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        return x

model = Test().cuda()
print(model)

이 코드는 모델의 구조를 직접 출력하므로, torchsummary를 사용할 때 발생하는 중복 문제를 피할 수 있습니다.

모델의 출력에 영향을 주는지 확인하는 방법에 대해서는, 모델의 입력과 출력을 직접 비교해보는 것이 가장 확실합니다. 예를 들어, 특정 입력에 대한 모델의 출력을 계산하고, 이를 기대하는 출력과 비교해볼 수 있습니다.

더 자세한 정보를 원하시면 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시는 것이 좋습니다. PyTorch의 모델 구성 및 분석에 관한 자세한 내용은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다:

• PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
• PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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• 이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

[black0340 (sungwoo song)]

I don't know why the first layer is double

summary에서는 layer의 재사용을 인식하지 못할 수 있다고 합니다.

model.named_parameters() 로 확인할 수 있다고 하네요