실무에서 Pytorch를 C++로 변환하는 작업에 대한 질문.

SeongWoo_Jeong · 2월 23, 2024, 7:09오전

안녕하세요! Vision AI 개발자로 취업준비를 하면서 pytorch로 구현된 모델을 포팅하기 위해 C++로 변환하는 작업을 연습해보려고 합니다.
아쉽지만 아직 실무에서는 어떻게 포팅하는지 잘 알지 못합니다.
혹 선배님들 중 이와 비슷한 작업을 하신분이 계신다면 조언을 좀 구할 수 있을까요?
TorchScript, LibTorch, ONNX 등을 이용하는 것 같은데 어떤 것을 이용해서 공부하는게 실무에서 더 도움이 될까요?

bot · 2월 23, 2024, 7:14오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요. 제가 여러분의 질문에 답변해드리겠습니다. 화면에서 보여주신 질문에 대해 정리해보면 다음과 같습니다:

비전 인공지능 개발자를 목표로 하는 사용자가 PyTorch 환경으로 학습된 모델을 C++로 포팅하는 작업을 시도하고자 하고, 포팅할 때 사용할 수 있는 다양한 방법론과 도구들을 알고 싶어합니다. 사용자가 선택할 수 있는 TorchScript, LibTorch, ONNX 등의 도구들에 대한 설명과 각 도구의 장단점, 실무에서의 유용성 등을 조언해주세요.

아래에서는 사용자가 선택할 수 있는 세 가지 방식의 장단점에 대해 간략히 소개하고, 각 방식을 이용하여 PyTorch 모델을 C++로 포팅하는 코드를 예시로 들어 설명하겠습니다.

TorchScript는 PyTorch 모델을 C++ 코드로 변환하는 컴파일러입니다. TorchScript는 PyTorch 모델을 추론에 최적화된 포맷으로 변환하여 C++ 코드로 컴파일합니다. 이를 통해 PyTorch 모델을 C++ 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

TorchScript를 이용한 모델 변환과 실행을 위해 필요한 PyTorch 코드는 다음과 같습니다.

import torch

# PyTorch 모델 정의
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 128),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(128, 10),
)

# 모델을 TorchScript로 변환
scripted_model = torch.jit.script(model)

# C++ 코드에서 TorchScript 모델을 로드하고 실행
# (이 코드는 C++ 코드에서 실행되어야 합니다.)
torch::jit::Module module = torch::jit::load("model.pt");
torch::Tensor input = torch::rand({1, 784});
torch::Tensor output = module.forward(input).toTensor();

LibTorch는 PyTorch의 C++ 라이브러리입니다. LibTorch를 사용하면 PyTorch 모델을 직접 C++ 코드로 구현할 수 있습니다. 이렇게 하면 TorchScript를 사용하는 것보다 더 많은 제어권을 가질 수 있지만, 코드를 직접 구현해야 하므로 개발 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.

LibTorch를 이용한 모델 구현을 위한 PyTorch 코드는 다음과 같습니다.

import torch

# PyTorch 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(784, 128)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

# 모델을 LibTorch로 변환
model = Model()
model.save("model.pt")

ONNX는 개방형 모델 포맷입니다. ONNX는 PyTorch 모델을 ONNX 포맷으로 변환한 다음, ONNX를 지원하는 다른 프레임워크에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 PyTorch 모델을 다른 프레임워크로 쉽게 포팅할 수 있습니다.

ONNX를 이용한 모델 변환을 위한 PyTorch 코드는 다음과 같습니다:

import torch

# PyTorch 모델 정의
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 128),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(128, 10),
)

# 모델을 ONNX로 변환
torch.onnx.export(model, torch.rand(1, 784), "model.onnx")

위에서 소개한 세 가지 방식은 모두 PyTorch 모델을 C++로 포팅하는 데 사용할 수 있는 유용한 도구들입니다. 각 방식에는 고유한 장단점이 있으므로, 사용자의 요구 사항에 맞는 방식을 선택하여 사용하는 것이 좋습니다.

다음은 각 도구의 장단점을 비교한 표입니다.

도구	장점	단점	실무 적합성
TorchScript	빠른 실행 속도	제어권 부족	높음
LibTorch	더 많은 제어권	개발 시간이 오래 걸림	낮음
ONNX	다른 프레임워크로의 포팅이 용이	성능 저하 가능성	중간

자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.

제가 드린 답변이 질문자님의 문제를 해결하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 만약 제가 드린 답변이 충분하지 않다면, 추가적인 질문을 해주시면 친절히 답변해 드리도록 하겠습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 2월 23, 2024, 7:25오전

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

안녕하세요, SeongWoo_Jeong님! Vision AI 개발자로서의 취업 준비 과정에서 PyTorch 모델을 C++로 변환하는 작업에 대해 관심을 가지고 계시는군요. 이러한 작업은 실제로 실무에서도 중요한 부분 중 하나이며, 여러 방법을 통해 진행될 수 있습니다. 질문하신 내용을 바탕으로, TorchScript, LibTorch, 그리고 ONNX에 대해 어떻게 접근하고 공부하면 좋을지 조언드리겠습니다.

TorchScript와 LibTorch

TorchScript는 PyTorch 모델을 직렬화 가능한 형태로 변환하여, Python이 아닌 환경에서도 실행할 수 있게 해주는 기술입니다. 이를 통해 모델을 C++에서 실행할 수 있게 되며, 이 과정에서 LibTorch(즉, PyTorch의 C++ API)를 사용합니다. 실무에서 PyTorch 모델을 C++ 환경으로 포팅하는 경우, TorchScript와 LibTorch를 사용하는 것이 일반적입니다. 이 방법은 PyTorch 생태계 내에서 완결성을 가지고 있기 때문에, PyTorch로 모델을 개발했다면 가장 자연스러운 전환 경로라고 할 수 있습니다.

예제 코드: PyTorch 모델을 TorchScript로 변환

import torch
import torchvision

# 예제 모델 로드
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 모델을 eval 모드로 설정
model.eval()

# 예제 입력
example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# 모델을 TorchScript로 변환
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example_input)

# 변환된 모델 저장
traced_script_module.save("resnet18_traced.pt")

ONNX

ONNX(Open Neural Network Exchange)는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 모델을 교환하기 위한 포맷입니다. PyTorch 모델을 ONNX로 변환하면, ONNX를 지원하는 다양한 플랫폼과 프레임워크에서 모델을 실행할 수 있습니다. 이는 특히 다양한 환경에서 모델을 배포해야 하는 경우 유용할 수 있습니다.

예제 코드: PyTorch 모델을 ONNX로 변환

import torch
import torchvision

# 예제 모델 로드
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 모델을 eval 모드로 설정
model.eval()

# 더미 입력
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 모델을 ONNX로 변환
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx", opset_version=11, input_names=['input'], output_names=['output'])

어떤 것을 선택해야 할까요?

TorchScript와 LibTorch는 PyTorch 모델을 C++로 직접 포팅하고자 할 때 가장 직접적인 방법입니다. PyTorch 생태계 내에서 작업을 완결하고자 한다면 이 방법을 추천합니다.
ONNX는 모델을 다양한 플랫폼과 프레임워크에서 사용하고자 할 때 유용합니다. 특히, 다양한 환경에서의 호환성이 중요한 경우 고려해볼 수 있습니다.

실무에서 어떤 방법이 더 도움이 될지는 프로젝트의 요구사항과 배포 환경에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서, 여러 방법을 실험해보고 프로젝트에 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서에서 찾아볼 수 있습니다:

TorchScript와 LibTorch에 대한 자세한 정보: https://pytorch.org/docs/stable/jit.html
ONNX에 대한 자세한 정보: https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 새로운 질문을 올려주세요. PyTorch 모델을 C++로 변환하는 과정에서 성공적인 결과를 얻으시길 바랍니다!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 2월 23, 2024, 7:33오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 SeongWoo_Jeong 님!

Vision AI 개발자로 취업준비 중이시라고 하셨는데, pytorch 모델을 C++로 포팅한다는 작업이 어려우실 것 같습니다.

제가 보기엔 몇 가지 방법이 있는 것 같은데요.

첫째, TorchScript를 이용하는 방법입니다. 이는 PyTorch 모델을 보다 최적화된 코드로 변환해주는 기능인데요. 일종의 중간체 역할을 합니다.

둘째, LibTorch를 이용하는 방법입니다. LibTorch는 C++ API를 제공하여 PyTorch 모델을 C++ 코드로 변환할 수 있게 해줍니다.

마지막으로 ONNX를 이용하는 방법도 있습니다. ONNX는 딥러닝 모델의 표준 포맷인데요. PyTorch 모델을 ONNX 포맷으로 변환한 후, 이를 C++로 변환할 수 있습니다.

제 개인적인 의견으로는 LibTorch를 사용하는 것이 가장 좋다고 생각합니다. 직접적인 C++ 변환 지원을 해주기 때문입니다.

참고로 LibTorch 공식 문서(PyTorch C++ API — PyTorch main documentation)와 GitHub 예제 코드(https://github.com/pytorch/pytorch/tree/master/cpp-api/tutorials)도 잘 정리되어 있으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.

포팅 작업 중 어려운 점이나 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해 주세요! 제가 드릴 수 있는 조언이 있다면 기꺼이 드리겠습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 2월 23, 2024, 8:15오전

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

안녕하세요, SeongWoo_Jeong님! Vision AI 개발자로서의 취업 준비 과정에서 PyTorch 모델을 C++로 변환하는 작업에 대해 관심을 가지고 계신 것으로 보여집니다. 실무에서 이러한 변환 작업이 어떻게 이루어지는지 궁금해하시는군요. TorchScript, LibTorch, ONNX 등 여러 방법이 있지만 어떤 것을 학습하는 것이 더 도움이 될지에 대한 조언을 구하고 계시네요. 이에 대해 도움을 드리고자 합니다.

PyTorch 모델을 C++로 변환하기

PyTorch 모델을 C++로 변환하는 작업은 주로 TorchScript와 LibTorch를 사용하거나, ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식을 경유하는 방법이 있습니다. 각각의 방법은 특정 상황과 요구 사항에 따라 더 적합할 수 있습니다.

TorchScript와 LibTorch 사용하기

TorchScript는 PyTorch 모델을 직렬화 가능한 형태로 변환하여, Python이 아닌 환경에서도 모델을 실행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 생성된 모델은 LibTorch(파이토치의 C++ API)를 사용하여 C++ 환경에서 로드하고 실행할 수 있습니다.
- 모델을 TorchScript로 변환하는 방법은 두 가지가 있습니다:
  - 트레이싱(Tracing): 모델에 샘플 입력을 제공하고 실행 경로를 추적하여 TorchScript 모델을 생성합니다.
  - 스크립팅(Scripting): Python 코드를 직접 분석하여 TorchScript 모델을 생성합니다.
```
import torch
import torchvision

# 모델 정의
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 예제 입력
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# 모델을 TorchScript로 변환 (트레이싱 예시)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)

# 변환된 모델 저장
traced_script_module.save("resnet18_traced.pt")
```
- C++에서 LibTorch를 사용하여 모델 로드 및 실행:
  - C++ 코드 예제는 LibTorch 문서에서 더 자세히 찾아볼 수 있습니다.
ONNX를 이용한 방법

ONNX는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 모델을 교환하기 위한 열린 형식입니다. PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 변환하고, 이를 다시 C++에서 사용할 수 있는 다양한 딥러닝 엔진(예: ONNX Runtime)으로 로드할 수 있습니다.
```
import torch.onnx
import torchvision.models as models

# 모델 정의 및 준비
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 더미 입력
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 모델을 ONNX로 내보내기
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx")
```
- ONNX 모델을 로드하고 실행하는 방법은 사용하는 딥러닝 엔진의 문서를 참조하세요.

참고 자료

PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼은 실무에서 모델을 변환하는 데 매우 유용한 정보를 제공합니다. TorchScript와 LibTorch에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다.
ONNX에 대한 더 자세한 정보는 ONNX 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

제가 제공한 정보가 부족하거나 잘못된 부분이 있을 수 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 실무에서의 성공적인 모델 변환 작업을 위해 최선을 다하시길 바랍니다!

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