pytorch의 reshape 내부 작동 원리 질문 (coreml에서 prelu를 사용하기 위한 우회)

안녕하세요. coreml에서 PReLU를 사용하기 위해 우회법을 찾던 도중 Custom PReLU 레이어를 만들었습니다. 아래 코드는 coreml 변환 이후 작동을 보장하지 않습니다.

torch 2.2.2 / python 3.10 사용 중입니다.

# PReLU의 정확한 작동 보장을 위해 C++ Implementation을 그대로 가져옴
# [pytorch/aten/src/ATen/native/Activation.cpp at main · pytorch/pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/aten/src/ATen/native/Activation.cpp)
def reshape_weight(x, weight):
    # Clone the input weight to avoid modifying the original tensor
    reshaped_weight = weight.clone()

    # Get the dimensions of the input tensor and the weight tensor
    self_dim = x.dim()
    weight_dim = weight.dim()

    if self_dim != weight_dim:
        # Create a shape vector filled with 1s, with length equal to self_dim
        dim_w = [1] * self_dim

        # If self_dim is greater than 1, set the second dimension to the number of elements in the weight
        if self_dim > 1:
            dim_w[1] = weight.numel()

        # Reshape the weight using the calculated shape vector
        reshaped_weight = weight.reshape(dim_w)

    return reshaped_weight


class CustomPReLU(nn.Module):
    """
    PyTorch Custom PReLU that replicates nn.PReLU's behavior.
    - num_parameters: 1이면 모든 채널에서 alpha(기울기)를 공유
                      >1이면 채널 개수만큼 alpha를 독립적으로 가짐
    - init: alpha(기울기)의 초기값
    """

    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super().__init__()
        self.num_parameters = num_parameters
        # nn.Parameter로 선언하여 학습될 수 있게 함
        self.weight = nn.Parameter(torch.full((num_parameters,), init))

    def forward(self, x):
        # 채널별 파라미터가 있는 경우 (NCHW 기준)
        # self.weight.shape = (num_parameters,)
        # x.shape = (N, C, H, W)
        if self.num_parameters == 1:
            # 모든 채널이 weight[0]을 공유
            return torch.where(x >= 0, x, self.weight[0] * x)
        else:
            # 채널별 파라미터 적용
            # weight를 (1, C, 1, 1)로 reshape하여 채널 차원만 broadcast
            # w = self.weight.view(1, -1, 1, 1)
            # w = self.weight.reshape(1, -1, 1, 1)
            w = reshape_weight(x, self.weight)

            return torch.where(x >= 0, x, w * x)


def replace_prelu_with_custom(model: nn.Module):
    """
    model 내에 있는 nn.PReLU 모듈들을 CustomPReLU로 재귀적으로 교체.
    PReLU의 weight를 그대로 복사해온다.
    """
    for name, module in model.named_children():
        if isinstance(module, nn.PReLU):
            # print('converted', name)
            # PReLU의 파라미터 개수(num_parameters)와 weight 복사
            num_params = module.num_parameters

            # 새로 커스텀 PReLU 모듈 생성
            custom_module = CustomPReLU(num_parameters=num_params)

            # 기존 weight 복사
            with torch.no_grad():
                if num_params == 1:
                    # module.weight는 shape (1,)일 수도 있고 스칼라 텐서일 수도 있음
                    custom_module.weight.copy_(module.weight)
                else:
                    custom_module.weight.copy_(module.weight.data)

            # 부모 모듈에 새로 만든 모듈로 교체
            setattr(model, name, custom_module)

        else:
            # 자식 모듈들도 재귀 탐색
            replace_prelu_with_custom(module)

CustomPReLU 클래스의 forward 함수에서 self.weight의 shape를 [C] -> [1, C, 1, 1]로 바꾸고 있습니다. view, reshape, reshape_weight 함수 세 가지 케이스에 대해 실험을 진행했습니다.

view와 reshape의 경우 prelu 변경 전후 모델의 추론 결과가 다릅니다.
그러나 위 코드의 reshape_weight함수를 이용하면 torch.allclose(1e-9)를 통과합니다.

reshape의 경우 self.weight와 w.clone().squeeze()의 값이 torch.equal을 통과하는 것을 확인했으나 결과가 달라지는 것을 이해하기 어렵습니다. 돌아가는데 왜 돌아가는지 모르겠습니다. 이유가 무엇일까요?

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

안녕하세요! CoreML에서 PReLU를 사용하기 위해 Custom PReLU 레이어를 구현하셨군요. PyTorch에서 reshapeview를 사용하여 weight의 shape를 변경하는 과정에서 모델의 추론 결과가 달라지는 문제를 겪고 계신 것 같습니다. reshape_weight 함수를 사용하면 결과가 일치하지만, viewreshape를 사용할 때는 결과가 달라지는 이유를 이해하고 싶으신 것 같네요.

이 문제는 PyTorch의 viewreshape의 차이점에서 비롯될 수 있습니다. view는 원본 텐서의 메모리 레이아웃을 변경하지 않고 새로운 shape를 반환합니다. 따라서 view를 사용하려면 텐서가 연속적이어야 합니다. 반면, reshape는 필요에 따라 텐서를 복사하여 새로운 메모리 레이아웃을 생성할 수 있습니다. reshape_weight 함수는 clone을 사용하여 weight를 복사한 후 shape를 변경하기 때문에, 메모리 레이아웃의 연속성 문제를 피할 수 있습니다.

아래는 reshape_weight 함수와 CustomPReLU 클래스의 사용 예제입니다:

import torch
import torch.nn as nn

def reshape_weight(x, weight):
    reshaped_weight = weight.clone()
    self_dim = x.dim()
    weight_dim = weight.dim()

    if self_dim != weight_dim:
        dim_w = [1] * self_dim
        if self_dim > 1:
            dim_w[1] = weight.numel()
        reshaped_weight = weight.reshape(dim_w)

    return reshaped_weight

class CustomPReLU(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super().__init__()
        self.num_parameters = num_parameters
        self.weight = nn.Parameter(torch.full((num_parameters,), init))

    def forward(self, x):
        if self.num_parameters == 1:
            return torch.where(x >= 0, x, self.weight[0] * x)
        else:
            w = reshape_weight(x, self.weight)
            return torch.where(x >= 0, x, w * x)

# Example usage
x = torch.randn(2, 3, 4, 4)
prelu = CustomPReLU(num_parameters=3)
output = prelu(x)
print(output)

이 코드에서는 reshape_weight 함수를 사용하여 weight의 shape를 변경하고 있습니다. clone을 사용하여 원본 weight를 복사한 후 shape를 변경하기 때문에, 메모리 연속성 문제를 피할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 Tensor View 섹션을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 한국어로는 텐서 뷰에서 확인하실 수 있습니다.

혹시라도 제가 잘못 이해했거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요!


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고객님, 안녕하세요. PyTorch reshape 내부 작동 원리에 대한 질문을 주셔서 감사합니다.

고객님께서 작성한 코드에서 CustomPReLU 클래스의 forward 함수에서 self.weight의 shape를 [C] -> [1, C, 1, 1]로 변경하는 과정에 대해 질문하셨습니다. 그리고 view, reshape, reshape_weight 함수 세 가지 케이스에 대해 실험을 진행하셨고, reshape_weight 함수를 이용했을 때만 torch.allclose(1e-9)를 통과한다고 말씀하셨습니다.

reshape 함수와 reshape_weight 함수의 결과가 다른 이유를 이해하기 어렵다고 하셨는데요, 여기에 대한 설명을 드리겠습니다.

  • reshape 함수: reshape 함수는 텐서의 shape를 변경하는 데 사용됩니다. 이 함수는 입력 텐서의 모든 요소를 유지하면서 새로운 shape로 재배열합니다. 고객님께서 제공하신 코드에서 self.weight의 shape를 [C]에서 [1, C, 1, 1]로 변경하려면 reshape 함수를 사용해야 합니다. 하지만 reshape 함수는 입력 텐서의 요소를 원본 순서대로 재배열하기 때문에 self.weight의 값이 변경될 수 있습니다.
  • reshape_weight 함수: 이 함수는 고객님께서 직접 정의한 함수로, self.weight를 복사한 후에 원하는 shape로 재배열합니다. 이 함수는 reshape 함수와 달리 입력 텐서의 요소를 원본 순서대로 재배열하지 않으므로 self.weight의 값이 변경되지 않습니다.

그러므로 reshape_weight 함수를 사용할 경우 self.weight의 값이 변경되지 않아 torch.allclose(1e-9)를 통과한 것입니다.

다음은 reshape_weight 함수를 사용하여 self.weight의 shape를 [C] -> [1, C, 1, 1]로 변경하는 예제 코드입니다.

import torch
from torch.nn.parameter import Parameter

# Custom PReLU 클래스 정의
class CustomPReLU(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super().__init__()
        self.num_parameters = num_parameters
        self.weight = Parameter(torch.full((num_parameters,), init))

    def forward(self, x):
        # 채널별 파라미터가 있는 경우 (NCHW 기준)
        # self.weight.shape = (num_parameters,)
        # x.shape = (N, C, H, W)
        if self.num_parameters == 1:
            # 모든 채널이 weight[0]을 공유
            return torch.where(x >= 0, x, self.weight[0] * x)
        else:
            # 채널별 파라미터 적용
            # weight를 (1, C, 1, 1)로 reshape하여 채널 차원만 broadcast
            w = self.reshape_weight(x, self.weight)
            return torch.where(x >= 0, x, w * x)

    def reshape_weight(self, x, weight):
        # Clone the input weight to avoid modifying the original tensor
        reshaped_weight = weight.clone()

        # Get the dimensions of the input tensor and the weight tensor
        self_dim = x.dim()
        weight_dim = weight.dim()

        if self_dim != weight_dim:
            # Create a shape vector filled with 1s, with length equal to self_dim
            dim_w = [1] * self_dim

            # If self_dim is greater than 1, set the second dimension to the number of elements in the weight
            if self_dim > 1:
                dim_w[1] = weight.numel()

            # Reshape the weight using the calculated shape vector
            reshaped_weight = weight.reshape(dim_w)

        return reshaped_weight

# CustomPReLU 모듈 생성
custom_prelu = CustomPReLU(num_parameters=3, init=0.25)

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

# CustomPReLU 모듈을 통과
out = custom_prelu(x)

# 출력 텐서의 shape 확인
print(out.shape)  # (1, 3, 224, 224)

제가 설명드린 내용이 도움이 되셨기를 바랍니다. 궁금한 점이나 이해가 안 되는 부분이 있으면 언제든지 질문해 주세요.


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안녕하세요! PReLU를 사용하기 위해 우회법을 찾으시다가 Custom PReLU 레이어를 만드신 것 같네요. 질문 내용을 보면 coreml 변환 이후에는 작동을 보장하지 않으며, view와 reshape를 사용했을 때는 변경 전후 모델의 추론 결과가 달라지는 반면, reshape_weight 함수를 사용하면 torch.allclose(1e-9)를 통과한다고 하셨습니다. 그리고 reshape를 사용했을 때 self.weight와 w.clone().squeeze()의 값이 torch.equal을 통과하는데도 결과가 달라지는 이유를 모르겠다고 하셨네요.

이 문제에 대해 설명 드리자면, view와 reshape 메서드는 텐서의 shape를 변경하지만 실제 데이터의 배열 순서를 변경하지는 않습니다. 반면에 reshape_weight 함수에서는 텐서의 차원 수에 맞게 새로운 shape를 계산하고 이를 기반으로 weight를 reshape하기 때문에 원하는 대로 동작합니다.

예를 들어, 다음과 같은 코드를 살펴볼까요?

import torch

# 예시 텐서 생성
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
weight = torch.randn(3)

# view로 reshape
w_view = weight.view(1, -1, 1, 1)
print(w_view.shape)  # 출력: torch.Size([1, 3, 1, 1])

# reshape로 reshape
w_reshape = weight.reshape(1, -1, 1, 1)
print(w_reshape.shape)  # 출력: torch.Size([1, 3, 1, 1])

# reshape_weight 함수로 reshape
w_custom = reshape_weight(x, weight)
print(w_custom.shape)  # 출력: torch.Size([1, 3, 1, 1])

위 코드에서 view, reshape, reshape_weight 함수를 사용하여 weight를 reshape한 결과의 shape는 모두 (1, 3, 1, 1)로 동일합니다. 하지만 실제 데이터의 배열 순서는 다를 수 있습니다.

reshape_weight 함수는 입력 텐서의 차원 수에 맞게 새로운 shape를 계산하고 이를 기반으로 weight를 reshape하기 때문에 원하는 대로 동작합니다. 이는 PyTorch의 내부 구현과 일치하는 방식이라고 할 수 있습니다.

따라서 CustomPReLU의 forward 함수에서는 reshape_weight 함수를 사용하는 것이 가장 안전하고 정확한 방법이 될 것입니다. view나 reshape를 사용하면 예기치 않은 동작이 발생할 수 있으니 주의해야 합니다.

참고로 PyTorch의 공식 튜토리얼에서는 PReLU에 대한 자세한 설명과 예제 코드를 제공하고 있습니다. 아래 링크를 참고해 보시면 도움이 될 것 같아요.

제 답변이 문제를 해결하는 데 도움이 되었으면 좋겠습니다. 만약 추가적인 정보가 필요하거나 다른 질문이 있다면 언제든 말씀해 주세요. 감사합니다!


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  • 아래 답변은 Perplexity로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요, 태원 김님.

PyTorch에서 viewreshape 함수의 차이와 bunların如何影响你的 CustomPReLU 클래스의 동작을 이해하기 위해 아래의 설명을 참고하세요.

torch.reshape과 torch.Tensor.view의 차이

  • torch.reshape:

    • contiguous 속성을 만족하는 tensor가 인자로 주어진 경우, 데이터를 복사하지 않고 같은 메모리 공간을 공유하는 새로운 tensor를 반환합니다.
    • contiguous 속성을 만족하지 않는 tensor가 인자로 주어진 경우, 데이터를 복사해 새로운 tensor를 생성해 반환합니다[1][4].
  • torch.Tensor.view:

    • 기존의 tensor와 새로운 tensor가 같은 메모리 공간을 공유합니다.
    • contiguous 속성을 만족하는 tensor만 인자로 받을 수 있습니다. contiguous하지 않은 tensor를 사용할 경우 에러가 발생합니다[1][4].

CustomPReLU 클래스에서 발생하는 문제

你的 CustomPReLU 클래스에서 self.weight[C]에서 [1, C, 1, 1]로 reshape하는 과정에서 문제가 발생합니다.

view와 reshape의 차이

  • view:

    • view는 기존 tensor와 같은 메모리 공간을 공유해야 하므로, contiguous 속성을 만족해야 합니다. 만약 contiguous하지 않은 tensor를 사용하면 에러가 발생합니다.
    • 예를 들어, self.weight.view(1, -1, 1, 1)을 사용할 때, self.weightcontiguous하지 않으면 에러가 발생할 수 있습니다.
  • reshape:

    • reshape는 가능하면 input의 view를 반환하고, 안되면 contiguous한 tensor로 copy하고 view를 반환합니다.
    • 그러나, reshape를 사용해도 contiguous하지 않은 tensor를 처리할 때는 데이터를 복사하여 새로운 tensor를 생성할 수 있습니다. 이 경우, 원본 tensor와 새로운 tensor는 같은 메모리 공간을 공유하지 않기 때문에, 모델의 추론 결과가 달라질 수 있습니다[1][4].

reshape_weight 함수의 동작

  • reshape_weight 함수는 self.weight를 복사하고, 필요한 차원을 맞추기 위해 reshape을 수행합니다.
    • 이 함수는 self.weight를 클론하여 새로운 tensor를 생성하고, 필요한 차원으로 reshape합니다.这样可以确保新的tensor是contiguous的,并且与原tensor共享相同的数据,但不共享相同的内存空间。
    • 이 방식은 모델의 추론 결과가 일관되게 유지될 수 있도록 합니다.

왜 결과가 달라지는지 이해하기

  • viewreshape를 사용할 때, 만약 contiguous하지 않은 tensor를 처리하면, view는 에러를 발생시키고, reshape는 새로운 tensor를 생성하여 원본 tensor와 다른 메모리 공간을 사용할 수 있습니다.
  • 이로 인해, 모델의 추론 결과가 달라질 수 있습니다. 특히, reshape를 사용해도 데이터를 복사하여 새로운 tensor를 생성할 수 있기 때문에, 원본 tensor와 새로운 tensor는 같은 메모리 공간을 공유하지 않습니다.

해결 방법

  • reshape_weight 함수를 사용하여 self.weight를 reshape하는 것이 가장 안전한 방법입니다. 이 함수는 self.weight를 클론하여 새로운 tensor를 생성하고, 필요한 차원으로 reshape하여 모델의 추론 결과가 일관되게 유지될 수 있도록 합니다.
w = reshape_weight(x, self.weight)

이렇게 하면, 모델의 추론 결과가 일관되게 유지될 수 있으며, torch.allclose 테스트를 통과할 수 있습니다.

예시 코드

def reshape_weight(x, weight):
    # Clone the input weight to avoid modifying the original tensor
    reshaped_weight = weight.clone()

    # Get the dimensions of the input tensor and the weight tensor
    self_dim = x.dim()
    weight_dim = weight.dim()

    if self_dim != weight_dim:
        # Create a shape vector filled with 1s, with length equal to self_dim
        dim_w = [1] * self_dim

        # If self_dim is greater than 1, set the second dimension to the number of elements in the weight
        if self_dim > 1:
            dim_w[1] = weight.numel()

        # Reshape the weight using the calculated shape vector
        reshaped_weight = weight.reshape(dim_w)

    return reshaped_weight

class CustomPReLU(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super().__init__()
        self.num_parameters = num_parameters
        self.weight = nn.Parameter(torch.full((num_parameters,), init))

    def forward(self, x):
        if self.num_parameters == 1:
            return torch.where(x >= 0, x, self.weight[0] * x)
        else:
            w = reshape_weight(x, self.weight)
            return torch.where(x >= 0, x, w * x)

이 코드를 사용하면, 모델의 추론 결과가 일관되게 유지될 수 있으며, torch.allclose 테스트를 통과할 수 있습니다.

참고 자료

  • [PyTorch] torch.reshape과 torch.Tensor.view의 차이[1]
  • [Pytorch]차원 재구성 - view(), reshape(), transpose(), permute()[4]

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