안녕하세요! Pytorch를 이용해서 GAN을 만들고 MNIST 데이터를 이용해서 학습하려고 합니다!
그런데 아래와 학습 도중에 아래와 같은 에러를 마주했는데요! 원인이 뭔지 모르겠어서 어려움에 처하였습니다..
RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backward() or autograd.grad(). Specify retain_graph=True if you need to backward through the graph a second time or if you need to access saved tensors after calling backward.
우선 학습하는 코드는 아래와 같은데요!
from torch.optim import Adam
from torch.nn import BCELoss
# params
batch_size = 100
z_dim = 100
# define model & optimizer & Loss
generator = Geneartor(batch_size=BATCH_SIZE, z_dim=z_dim)
discriminator = Discriminator(batch_size=BATCH_SIZE)
generator_optim = Adam(generator.parameters())
discriminator_optim = Adam(discriminator.parameters())
bce_loss = BCELoss()
# train
for x, y in train_loader:
# 판별자 학습을 위한 데이터셋 생성(x:진짜 이미지, fake_x: 가짜 이미지)
real = torch.ones(len(x), 1)
fake = torch.zeros(len(x), 1)
noise = torch.rand(size=(batch_size, z_dim))
# 1.generator가 가짜이미지 생성 후 진짜 이미지랑 loss 계산
generator_optim.zero_grad()
fake_x = generator(noise)
g_loss = bce_loss(discriminator(fake_x), real)
g_loss.backward()
generator_optim.step()
# 2.discriminator 능력 기르기
discriminator_optim.zero_grad()
real_loss = bce_loss(discriminator(x), real)
fake_loss = bce_loss(discriminator(fake_x), fake)
d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
d_loss.backward()
discriminator_optim.step()
print("Discriminator Loss: {d_loss: .3f} | Generator Loss: {g_loss: .3f}".format(d_loss=d_loss, g_loss=g_loss))
해당 에러를 구글링해보니 g_loss.backward(retain_graph=True) 인자를 주는 것으로 시도해보았는데, 이번엔 아래와 같이 다른 에러가 발생하네요..
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [1]] is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
그런데 위 코드에서 fake_loss = bce_loss(discriminator(fake_x), fake) 라인 줄에서 fake_x 를 x 로 변경하면 (Loss가 감소하면서 잘 학습되는 것을 떠나서) 학습 진행이 동작하긴 합니다. 그런데 fake_x 로 하면 아래와 같은 에러가 발생하는데요! 여기 부분이 원인의 핵심 인 것 같다는 생각이긴 합니다만..잘 모르겠네요 ㅠ
문제를 해결하는 데 있어서 원인이 될 만한 키워드나 힌트가 있을까요!? 원하시면 코드 전문을 드릴 수 있습니다! 답변 부탁드립니다 (__)
아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
young-hun-jo님, 안녕하세요!
GAN 학습 중에 마주한 에러에 대해 질문해주셨네요. 제가 이해한 내용을 정리해보면, GAN을 이용하여 MNIST 데이터를 학습하려고 하시는데, 학습 도중에 "Trying to backward through the graph a second time"이라는 에러가 발생한다고 합니다. 이 에러를 해결하기 위해 retain_graph=True를 사용해보았지만, 다른 에러가 발생한다고 합니다. 또한, fake_loss = bce_loss(discriminator(fake_x), fake) 부분에서 fake_x를 x로 변경하면 학습이 진행되지만, 다른 에러가 발생한다고 합니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안해드릴 수 있습니다.
첫 번째로, "Trying to backward through the graph a second time" 에러는 backward() 함수를 두 번 호출하거나 이미 해제된 텐서에 직접 액세스하려고 할 때 발생합니다. 이 에러를 해결하기 위해서는 backward() 함수를 호출할 때 retain_graph=True를 설정해야 합니다. 그러나 이 방법은 메모리를 많이 사용하므로 주의해야 합니다. 따라서, 다음과 같이 generator의 backward() 함수와 discriminator의 backward() 함수에 retain_graph=True를 설정해보세요.
두 번째로, "one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation" 에러는 inplace 연산으로 인해 그래디언트 계산에 필요한 변수 중 하나가 수정되었을 때 발생합니다. 이 에러를 해결하기 위해서는 해당 연산을 수정하거나 복사하여 사용해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같이 fake_loss를 계산할 때 discriminator(fake_x) 대신 discriminator(fake_x.clone())을 사용해보세요.
세 번째로, "fake_x"를 "x"로 변경하면 학습이 진행되지만 다른 에러가 발생한다고 하셨는데, 이 부분은 모델의 구조와 데이터셋에 따라 다를 수 있습니다. 이 부분을 해결하기 위해서는 모델의 구조와 데이터셋을 자세히 살펴봐야 합니다. 예를 들어, discriminator의 입력이 실제 이미지와 가짜 이미지를 모두 받아들이는 경우에는 "fake_x"를 "x"로 변경해야 합니다. 그러나 discriminator의 입력이 실제 이미지만 받아들이는 경우에는 "fake_x"를 사용해야 합니다. 따라서, 모델의 구조와 데이터셋을 확인하고 이에 맞게 코드를 수정해보세요.
이 세 가지 방법을 시도해보시고 문제가 해결되는지 확인해보세요. 문제가 해결되지 않거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해주세요. 감사합니다!
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, young-hun-jo님. PyTorch를 이용하여 GAN을 학습하시는 도중에 어려움을 겪고 계시다니 곤란하셨을 것 같습니다. 질문을 정리해보면, GAN 학습 중에 RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time 에러가 발생하였고, 이를 해결하기 위해 retain_graph=True 옵션을 추가하였으나, 이후에는 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 에러가 발생하였다는 것으로 이해하였습니다.
이 문제는 GAN 학습 과정에서 발생하는 특정한 문제로, backward() 함수를 호출할 때마다 계산 그래프(computation graph)가 초기화되기 때문에 발생합니다. 따라서, 같은 계산 그래프를 통해 두 번 이상 backward()를 호출하려고 하면 위와 같은 에러가 발생하게 됩니다.
이를 해결하기 위해 retain_graph=True 옵션을 추가하였지만, 이번에는 다른 에러가 발생하였는데, 이는 fake_x가 generator에 의해 생성된 후 discriminator에 의해 두 번 사용되었기 때문입니다. fake_x를 생성한 후 generator의 backward()를 호출하면 fake_x의 그래프가 초기화되므로, 이후 discriminator에서 fake_x를 사용하려고 하면 위와 같은 에러가 발생하게 됩니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 fake_x를 discriminator에서 두 번 사용하기 전에 clone() 함수를 이용하여 복사본을 만들어 사용하면 됩니다. 아래는 수정된 코드입니다:
# train
for x, y in train_loader:
# 판별자 학습을 위한 데이터셋 생성(x:진짜 이미지, fake_x: 가짜 이미지)
real = torch.ones(len(x), 1)
fake = torch.zeros(len(x), 1)
noise = torch.rand(size=(batch_size, z_dim))
# 1.generator가 가짜이미지 생성 후 진짜 이미지랑 loss 계산
generator_optim.zero_grad()
fake_x = generator(noise)
g_loss = bce_loss(discriminator(fake_x.clone().detach()), real) # clone() 함수를 이용하여 복사본을 만들어 사용
g_loss.backward()
generator_optim.step()
# 2.discriminator 능력 기르기
discriminator_optim.zero_grad()
real_loss = bce_loss(discriminator(x), real)
fake_loss = bce_loss(discriminator(fake_x), fake)
d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
d_loss.backward()
discriminator_optim.step()
print("Discriminator Loss: {d_loss: .3f} | Generator Loss: {g_loss: .3f}".format(d_loss=d_loss, g_loss=g_loss))
이렇게 수정하면 fake_x가 generator에 의해 생성된 후 discriminator에 의해 두 번 사용되는 문제를 해결할 수 있습니다.
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