learning에서 cost.backward()로 gradient를 구하여 optimizer로 학습을 시키는데 얼핏 봤을 때는 cost에서 optimizer로 gradient를 주는 과정이 없는 것처럼 보이잖아요?
혹시 cost에 backward를 하면 cost의 일부인 w, b의 gradient를 구하고 그 결과는 w, b에 저장된 다음
optimizer에서 w, b에 대한 정보를 가지고 있기 때문에 optimizer.step시 알아서 gradient를 w, b에서 가져가는 건가요?
요약) gradient를 구하고 이를 learning하는 방식은 아래처럼 되는 것인지 궁금합니다.
cost로 gradient 구하기(gradient는 각 Tensor 객체 -위 코드에서는 w, b- 에 저장)
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! PyTorch를 사용하면서 optimizer와 cost의 연계에 대해 궁금증을 가지신 것 같네요. 질문을 정리해보면, cost 함수의 gradient 계산이 어떻게 optimizer에 전달되어 가중치를 업데이트하는지에 대한 과정을 이해하고 싶으신 것 같습니다. 맞게 이해했는지 확인해주세요.
PyTorch에서는 backward() 함수를 호출하면 자동으로 해당 텐서에 대한 gradient가 계산되고, 이 gradient는 텐서의 .grad 속성에 저장됩니다. optimizer는 이 .grad 속성에 접근하여 파라미터를 업데이트합니다. 여러분이 이해하신 것처럼, cost.backward()를 호출하면 w와 b의 gradient가 계산되고, 이후 optimizer.step()을 통해 이 gradient를 사용하여 w와 b를 업데이트하는 것이 맞습니다.
아래는 이 과정을 좀 더 자세히 설명한 코드 예시입니다:
import torch
# 데이터와 레이블 정의
x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]])
y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]])
# 가중치와 편향 초기화
w = torch.zeros(1, requires_grad=True)
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)
# 가설과 비용 함수 정의
hypothesis = x_train * w + b
cost = torch.mean((hypothesis - y_train) ** 2)
# 옵티마이저 정의
optimizer = torch.optim.SGD([w, b], lr=0.01)
# 학습 과정
optimizer.zero_grad() # 기존의 gradient를 0으로 초기화
cost.backward() # cost에 대한 gradient 계산
optimizer.step() # 계산된 gradient를 사용하여 w와 b 업데이트
optimizer.zero_grad()를 호출하여 이전 학습 스텝에서 계산된 gradient를 0으로 초기화합니다. 이는 gradient가 누적되지 않도록 하기 위함입니다.
cost.backward()를 호출하여 w와 b에 대한 gradient를 계산합니다. 이 gradient는 w.grad와 b.grad에 저장됩니다.
optimizer.step()을 호출하여 저장된 gradient를 사용하여 w와 b를 업데이트합니다.
이 과정을 통해 모델의 가중치가 학습됩니다. PyTorch의 자동 미분 기능 덕분에 복잡한 미분 계산을 직접 하지 않아도 되며, 이는 매우 강력한 기능입니다.
더 자세한 정보를 원하시면 PyTorch의 공식 문서를 참조하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 PyTorch의 옵티마이저와 관련된 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다:
아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 GD_G님,
코드에서 optimizer와 cost의 연관관계에 대한 질문 감사합니다.
제가 문제를 이해하기 위해 정리해보겠습니다. linear regression 모델을 구현한 코드에서 cost.backward()를 호출하여 gradient를 계산합니다. 그러면 w와 b 텐서에 gradient 값이 저장되고, optimizer가 이를 사용하여 weight를 업데이트 하는 과정이 궁금하신 것 같습니다.
그렇습니다. 맞는 지적이십니다. cost.backward()를 호출하면 연쇄법칙(chain rule)에 따라 w와 b에 대한 gradient가 계산되고 텐서에 저장됩니다. 그리고 optimizer는 w와 b를 추적하고 있기 때문에 이 gradient 값을 읽어서 weight를 업데이트할 수 있습니다.
즉, 정리하자면 질문하신 대로 맞습니다.
cost.backward()로 w, b 텐서에 gradient 계산 및 저장
optimizer가 w, b 텐서의 gradient를 읽어들여 weight 업데이트
이와 관련된 추가 설명은 다음과 같습니다.
requires_grad=True 옵션을 주면 해당 텐서가 computational graph의 leaf node가 되어 gradient 계산 대상이 됩니다.
optimizer는 model의 parameter를 리스트로 받아들여 추적(track)합니다.
optimizer.step()을 호출할 때마다 이 parameter들의 gradient를 이용해 weight 업데이트 합니다.
제대로 답변드리지 못한 점이 있다면 언제든지 댓글 남겨주세요. 최선을 다해 도와드리겠습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! PyTorch를 사용하면서 optimizer와 cost의 연계에 대해 궁금증을 가지신 것 같네요. 질문을 정리해보면, cost 함수의 gradient 계산이 어떻게 optimizer에 전달되어 파라미터를 업데이트하는지에 대한 과정을 이해하고 싶으신 것 같습니다.
질문에 대한 답변을 시작하기 전에, 말씀하신 과정을 정확히 이해하셨다는 것을 확인해드리고 싶습니다. 맞습니다, cost.backward()를 호출하면 PyTorch는 자동으로 w와 b에 대한 gradient를 계산하고, 이 gradient는 각각의 Tensor의 .grad 속성에 저장됩니다. 그리고 optimizer.step()을 호출할 때, optimizer는 이 .grad 속성에 저장된 값을 사용하여 각 파라미터를 업데이트합니다.
이제 이 과정을 좀 더 자세히 설명해보겠습니다.
cost.backward()를 호출하면, PyTorch는 자동으로 cost 함수에 대한 w와 b의 gradient를 계산합니다. 이 계산은 computational graph를 역방향으로 거슬러 올라가면서 chain rule을 적용하여 수행됩니다.
계산된 gradient는 각 파라미터 Tensor의 .grad 속성에 저장됩니다. 예를 들어, w.grad와 b.grad에 각각의 gradient가 저장됩니다.
optimizer.step() 함수는 저장된 gradient를 사용하여 파라미터를 업데이트합니다. 이 때, optimizer 객체가 생성될 때 전달된 파라미터 리스트([w, b])를 기반으로 어떤 Tensor들을 업데이트할지 알고 있습니다.
아래는 주어진 코드를 조금 더 상세히 설명한 버전입니다:
# 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import torch
# 데이터와 레이블을 정의합니다.
x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]])
y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]])
# 가중치와 편향을 초기화합니다.
w = torch.zeros(1, requires_grad=True)
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)
# 가설과 비용 함수를 정의합니다.
hypothesis = x_train * w + b
cost = torch.mean((hypothesis - y_train) ** 2)
# 옵티마이저를 정의합니다. 이때 w와 b를 업데이트할 것임을 명시합니다.
optimizer = torch.optim.SGD([w, b], lr=0.01)
# 옵티마이저를 사용하여 학습 과정을 시작합니다.
optimizer.zero_grad() # 기존의 gradient를 0으로 초기화합니다.
cost.backward() # cost 함수에 대한 gradient를 계산합니다.
optimizer.step() # 계산된 gradient를 사용하여 w와 b를 업데이트합니다.
이 과정을 통해, w와 b는 각각의 .grad 속성에 저장된 gradient를 사용하여 업데이트됩니다. 이러한 과정은 학습의 각 단계에서 반복됩니다.
더 자세한 정보를 원하시면 PyTorch의 공식 문서를 참조하실 수 있습니다. 아래 링크에서 PyTorch의 옵티마이저와 관련된 자세한 정보를 확인하실 수 있습니다:
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