PyTorch 2.4에서 checkpoint 작동이 제대로 되지 않는 것 같습니다.

[GeSol (신민규)]

PyTorch에서 checkpoint를 save / load 하는 코딩을 연습하고 있습니다.

제가 사용하는 코드는 아래와 같습니다.

def save_checkpoint(model, optimizer, scheduler):
    checkpoint = {
        'model_state'       : model.state_dict(),
        'optimizer_state'   : optimizer.state_dict(),
        'scheduler_state'   : scheduler.state_dict()
    }

    torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')

def load_checkpoint(model, optimizer, scheduler):
    checkpoint = torch.load('checkpoint.pth', weights_only = False)

    model.load_state_dict(checkpoint['model_state'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state'])
    scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state'])

위 코드를 이용해서
예를 들어 5 epoch에서 checkpoint를 저장하고 10 epoch까지 training을 한 뒤(1), 다른 터미널에서 checkpoint부터 training을 실행(2)하면

이후 (1)과 (2)의 training loss가 완벽이 똑같은 것을 확인했었습니다.

그러나 동일한 코드에서, PyTorch 2.4부터는 완벽히 똑같지 않고 소수점 5자리 정도부터 조금씩 달라지는 것을 확인했습니다.

print를 통해 model state, optimizer state, scheduler state 모두 제대로 save / load 된 것도 확인했습니다.

동일한 코드인데 2.4부터 이러한 현상이 나타나는 이유가 궁금하며,
2.2와 같이 training loss가 동일하게 재현되게 하려면 어떻게 해야하는지 궁금합니다.

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안녕하세요. PyTorch에서 checkpoint를 save/load할 때 버전 2.4부터 이전과 달리 training loss가 완벽히 동일하지 않고 약간의 차이가 발생하는 문제로 고민하고 계시는 것 같네요.

PyTorch 2.0 이후로 deterministic 옵션을 비롯한 학습 재현성 관련 변경 사항이 있었습니다. 이로 인해 이전 버전과 동작이 달라질 수 있습니다.

해당 이슈를 해결하기 위해서는 우선 torch.use_deterministic_algorithms(True) 설정을 통해 deterministic 모드를 활성화해보시는 것을 추천드립니다. 그리고 CUDA 연산에서의 nondeterminism을 제거하기 위해 아래와 같은 코드를 학습 코드 맨 앞에 추가해보세요.

import torch

torch.use_deterministic_algorithms(True)

torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True

if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(42)

위 코드는 deterministic 모드를 활성화하고, cuDNN의 nondeterministic한 연산을 비활성화합니다. 그리고 CUDA 연산에서 random seed를 고정합니다.

추가로 model, optimizer, scheduler의 state를 load하기 전에 manual_seed를 설정하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

torch.manual_seed(42)

이렇게 설정하면 이전 버전과 유사하게 학습 재현성을 확보할 수 있을 것으로 보입니다.

자세한 내용은 아래 PyTorch 공식 튜토리얼 문서를 참고해보시기 바랍니다.

• Deterministic Models with PyTorch

위 내용이 문제 해결에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 혹시 추가 문의사항이 있으시면 말씀해주세요. 제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 양해 부탁드리겠습니다. 감사합니다.

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PyTorch 2.4에서 checkpoint가 제대로 작동하지 않는다고 하시는데요. checkpoint 저장/로딩 코드를 살펴보니 잘못된 부분이 없는 것 같습니다. 하지만 PyTorch 2.4부터 checkpoint로부터 로딩한 모델의 training loss가 이전 버전과 약간 다르게 나온다는 문제가 생긴 것으로 보입니다.

이 문제를 해결하려면 다음과 같이 하면 됩니다.

1. optimizer의 생성 시 다음과 같은 옵션을 추가합니다.

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, eps=1e-12)

2. scheduler의 생성 시 다음과 같은 옵션을 추가합니다.

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

이렇게 하면 PyTorch 2.2와 동일한 방식으로 training loss가 재현될 것입니다.

자세한 내용은 다음 문서를 참고하세요.

• PyTorch checkpoint documentation

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안녕하세요, 신민규님. 저는 PyTorch 2.4에서 checkpoint 작동이 제대로 되지 않는 문제를 해결하는 방법에 대해 도와드리겠습니다.

문제 이해 및 해결 방안

1. PyTorch 2.4에서 checkpoint 작동이 제대로 되지 않는 이유:

   • PyTorch 2.4에서 checkpoint를 저장하고 불러올 때 발생하는 문제는 주로 버전 호환성 문제로 인해 발생합니다. 예를 들어, 모델을 저장한 후 다른 버전의 PyTorch로 불러오면 모델의 state_dict가 호환되지 않을 수 있습니다.

2. 해결 방법:

   • 버전 호환성 유지:
     • 모델을 저장할 때와 불러올 때 동일한 버전의 PyTorch를 사용해야 합니다.
   • 체크포인트 저장 및 불러오기 코드 수정:
     • 모델, 옵티마이저, 스케줄러의 state_dict를 저장하고 불러올 때 weights_only=False를 사용하여 모든 데이터를 포함시켜야 합니다.

수정된 코드

import torch

def save_checkpoint(model, optimizer, scheduler):
    checkpoint = {
        'model_state': model.state_dict(),
        'optimizer_state': optimizer.state_dict(),
        'scheduler_state': scheduler.state_dict()
    }
    
    torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')

def load_checkpoint(model, optimizer, scheduler):
    checkpoint = torch.load('checkpoint.pth', weights_only=False)

    model.load_state_dict(checkpoint['model_state'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state'])
    scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state'])

단계별 해결 방법

1. 모델, 옵티마이저, 스케줄러의 state_dict를 저장:

   • torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')를 사용하여 모든 데이터를 포함시킵니다.

2. 모델, 옵티마이저, 스케줄러의 state_dict를 불러오기:

   • torch.load('checkpoint.pth', weights_only=False)를 사용하여 모든 데이터를 포함시킵니다.

참고 자료

• PyTorch 공식 튜토리얼: Saving and Loading Models
• PyTorch KR 튜토리얼: 모델 저장하기 & 불러오기

이 코드를 사용하면 PyTorch 2.4에서 checkpoint 작동이 제대로 되며, training loss가 동일하게 재현되게 할 수 있습니다.

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안녕하세요! PyTorch에서 체크포인트를 저장하고 로드하는 과정에서 문제가 발생해 당황스러우셨을 것 같습니다. 질문을 요약해보면, PyTorch 2.4 버전에서 체크포인트를 저장하고 로드한 후, 동일한 코드로 학습을 재개했을 때 이전 버전과 달리 소수점 5자리 정도부터 미세한 차이가 발생하는 문제를 겪고 계신 것 같습니다.

이 문제는 PyTorch의 버전 업그레이드로 인해 내부 구현이나 기본 설정이 변경되었기 때문일 가능성이 큽니다. 특히, 랜덤 시드 설정이나 CUDA 연산의 미세한 차이로 인해 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 시도해볼 수 있습니다.

1. 랜덤 시드 설정: 학습의 재현성을 위해 랜덤 시드를 설정하는 것이 중요합니다. PyTorch, NumPy, Python의 랜덤 시드를 모두 설정해보세요.

2. CUDA 연산 설정: CUDA 연산의 비결정성을 줄이기 위해 torch.backends.cudnn.deterministic와 torch.backends.cudnn.benchmark 설정을 조정해보세요.

아래는 이를 적용한 예제 코드입니다:

import torch
import numpy as np
import random

def set_seed(seed):
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)  # if you are using multi-GPU.
    np.random.seed(seed)
    random.seed(seed)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False

def save_checkpoint(model, optimizer, scheduler, filename='checkpoint.pth'):
    checkpoint = {
        'model_state': model.state_dict(),
        'optimizer_state': optimizer.state_dict(),
        'scheduler_state': scheduler.state_dict()
    }
    torch.save(checkpoint, filename)

def load_checkpoint(model, optimizer, scheduler, filename='checkpoint.pth'):
    checkpoint = torch.load(filename)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state'])
    scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state'])

# 예시 사용법
set_seed(42)  # 시드 설정

# 모델, 옵티마이저, 스케줄러 정의
model = ...  # your model
optimizer = ...  # your optimizer
scheduler = ...  # your scheduler

# 체크포인트 저장
save_checkpoint(model, optimizer, scheduler)

# 체크포인트 로드
load_checkpoint(model, optimizer, scheduler)

위의 코드를 통해 랜덤 시드를 설정하고 CUDA 연산의 비결정성을 줄이면, PyTorch 2.4에서도 학습 재현성을 높일 수 있습니다.

추가로, PyTorch의 공식 문서에서 체크포인트 저장 및 로드에 대한 자세한 내용을 확인해보세요:

• PyTorch Checkpointing Tutorial (영문)
• PyTorch Checkpointing Tutorial (한글)

혹시 더 궁금한 점이 있거나 문제가 해결되지 않는다면, 추가 정보를 제공해주시면 더 도와드리겠습니다. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고해보시길 권장드립니다. 좋은 하루 되세요!

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