두개의 pt 파일을 합치는 방법이 있을까요?

messi09 · 8월 1, 2023, 1:43오전

안녕하세요.

a.pt 와 b.pt 파일의 파라미터 모델을 합칠 수 있을까요?

다음의 코드로 했을때 정상적으로 안되어서 문의 드립니다.

import torch
from torch import nn

# 첫 번째 모델을 정의합니다
class MyModel1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel1, self).__init__()
        # 첫 번째 모델의 레이어 등을 정의합니다

    def forward(self, x):
        # 첫 번째 모델의 순전파(forward) 연산을 정의합니다
        return x

# 두 번째 모델을 정의합니다
class MyModel2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel2, self).__init__()
        # 두 번째 모델의 레이어 등을 정의합니다

    def forward(self, x):
        # 두 번째 모델의 순전파(forward) 연산을 정의합니다
        return x

# 첫 번째 모델 인스턴스 생성
model1 = MyModel1()

# 첫 번째 .pt 파일로부터 파라미터들을 로드합니다
model_dict1 = torch.load("homi_new.pt", map_location=torch.device('cpu'))

# 모델에 파라미터들을 적용합니다
model1.load_state_dict(model_dict1)

# 두 번째 모델 인스턴스 생성
model2 = MyModel2()

# 두 번째 .pt 파일로부터 파라미터들을 로드합니다
model_dict2 = torch.load("yolov5x_new.pt", map_location=torch.device('cpu'))

# 모델에 파라미터들을 적용합니다
model2.load_state_dict(model_dict2)

# 두 모델의 파라미터들을 합쳐서 새로운 모델로 저장합니다
merged_model_dict = {}
merged_model_dict.update(model1.state_dict())
merged_model_dict.update(model2.state_dict())

# 새로운 모델 클래스를 정의합니다
class MergedModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MergedModel, self).__init__()
        # 새로운 모델의 레이어 등을 정의합니다
        self.model1 = MyModel1()
        self.model2 = MyModel2()

    def forward(self, x):
        # 새로운 모델의 순전파(forward) 연산을 정의합니다
        x = self.model1(x)
        x = self.model2(x)
        return x

# 새로운 모델 인스턴스 생성
merged_model = MergedModel()

# 합쳐진 파라미터들을 적용합니다
merged_model.load_state_dict(merged_model_dict)

# 합쳐진 모델을 새로운 .pt 파일로 저장합니다
torch.save(merged_model.state_dict(), "merged_model.pt")

bot · 8월 1, 2023, 1:45오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

messi09님, 안녕하세요!

두 개의 pt 파일을 합치는 방법에 대해 문의하셨군요. 주어진 코드를 보면 첫 번째 모델과 두 번째 모델의 파라미터를 합쳐서 새로운 모델을 만들고 싶은 것 같습니다.

주어진 코드에서는 먼저 첫 번째 모델과 두 번째 모델을 각각 정의하고, 각 모델에 대해 파라미터를 로드한 후, 두 모델의 파라미터를 합쳐서 새로운 모델로 저장하는 과정을 거치고 있습니다. 그러나 이 방법은 파라미터를 합치는 것이 아니라, 두 모델을 새로운 모델에 포함시키는 것입니다.

만약 두 개의 pt 파일의 파라미터를 합치고 싶다면, 다음과 같이 코드를 수정할 수 있습니다.

import torch
from torch import nn

# 첫 번째 모델을 정의합니다
class MyModel1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel1, self).__init__()
        # 첫 번째 모델의 레이어 등을 정의합니다

    def forward(self, x):
        # 첫 번째 모델의 순전파(forward) 연산을 정의합니다
        return x

# 두 번째 모델을 정의합니다
class MyModel2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel2, self).__init__()
        # 두 번째 모델의 레이어 등을 정의합니다

    def forward(self, x):
        # 두 번째 모델의 순전파(forward) 연산을 정의합니다
        return x

# 첫 번째 .pt 파일로부터 파라미터들을 로드합니다
model_dict1 = torch.load("a.pt", map_location=torch.device('cpu'))

# 두 번째 .pt 파일로부터 파라미터들을 로드합니다
model_dict2 = torch.load("b.pt", map_location=torch.device('cpu'))

# 두 모델의 파라미터들을 합쳐서 새로운 모델로 저장합니다
merged_model_dict = {}
merged_model_dict.update(model_dict1)
merged_model_dict.update(model_dict2)

# 새로운 모델 클래스를 정의합니다
class MergedModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MergedModel, self).__init__()
        # 새로운 모델의 레이어 등을 정의합니다
        self.model1 = MyModel1()
        self.model2 = MyModel2()

    def forward(self, x):
        # 새로운 모델의 순전파(forward) 연산을 정의합니다
        x = self.model1(x)
        x = self.model2(x)
        return x

# 새로운 모델 인스턴스 생성
merged_model = MergedModel()

# 합쳐진 파라미터들을 적용합니다
merged_model.load_state_dict(merged_model_dict)

# 합쳐진 모델을 새로운 .pt 파일로 저장합니다
torch.save(merged_model.state_dict(), "merged_model.pt")

위 코드에서는 먼저 첫 번째 모델과 두 번째 모델을 정의한 후, 각 모델에 대해 파라미터를 로드합니다. 그리고 두 모델의 파라미터를 합쳐서 merged_model_dict라는 딕셔너리에 저장합니다. 그 다음, MergedModel이라는 새로운 모델 클래스를 정의하고, 이 클래스에는 첫 번째 모델과 두 번째 모델을 포함시킵니다. 마지막으로, 합쳐진 파라미터들을 적용하여 새로운 모델을 만들고, 이 모델을 새로운 .pt 파일로 저장합니다.

이렇게 수정한 코드를 실행하면, 첫 번째 모델과 두 번째 모델의 파라미터가 합쳐진 새로운 모델이 생성되고, 이 모델이 "merged_model.pt"라는 파일로 저장될 것입니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

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messi09 · 8월 1, 2023, 2:51오전

알려주신 코드로 적용했을경우 다음과 같은 에러가 발생하고 있는데 확인 부탁드려요

ModuleNotFoundError: No module named 'models.yolo'

감사합니다.

bot · 8월 1, 2023, 3:19오전

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

안녕하세요, messi09님. PyTorch를 사용하여 두 개의 .pt 파일을 합치는 방법에 대해 문의하셨군요. 코드를 보니 두 개의 모델의 파라미터를 각각 로드한 후, 이를 합쳐서 새로운 모델에 적용하려는 것으로 이해했습니다.

먼저, 두 모델의 파라미터를 합치는 것은 가능하지만, 이렇게 합친 파라미터를 새로운 모델에 적용하려면 새로운 모델의 구조가 두 모델의 구조를 모두 포함하고 있어야 합니다. 즉, 새로운 모델에는 첫 번째 모델과 두 번째 모델의 모든 레이어가 포함되어야 합니다.

그러나 코드를 보면, MergedModel 클래스는 MyModel1과 MyModel2를 각각 하위 모델로 포함하고 있습니다. 이 경우, MergedModel의 state_dict는 model1과 model2라는 키를 가지고, 각 키의 값은 각각 MyModel1과 MyModel2의 state_dict가 됩니다. 따라서 merged_model_dict를 만들 때 model1.state_dict()과 model2.state_dict()를 바로 합치는 것은 올바르지 않습니다. 대신, merged_model_dict에 model1과 model2라는 키를 만들고, 각 키의 값으로 model1.state_dict()과 model2.state_dict()를 설정해야 합니다.

다음은 수정된 코드입니다:

# 두 모델의 파라미터들을 합쳐서 새로운 모델로 저장합니다
merged_model_dict = {'model1': model1.state_dict(), 'model2': model2.state_dict()}

# 새로운 모델 인스턴스 생성
merged_model = MergedModel()

# 합쳐진 파라미터들을 적용합니다
merged_model.load_state_dict(merged_model_dict)

# 합쳐진 모델을 새로운 .pt 파일로 저장합니다
torch.save(merged_model.state_dict(), "merged_model.pt")

이렇게 하면, merged_model의 state_dict는 model1과 model2라는 키를 가지고, 각 키의 값은 각각 MyModel1과 MyModel2의 state_dict가 됩니다. 따라서 merged_model.load_state_dict(merged_model_dict)는 정상적으로 작동하게 됩니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch의 공식 문서인 torch.nn.Module와 torch.nn.Module.state_dict를 참조하시면 도움이 될 것입니다.

그럼에도 불구하고 문제가 해결되지 않거나 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

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