프로젝트를 진행하면서 Nvidia Labs의 PanoHead를 가져와서 Click데코레이션을 지우고 함수를 수정하였는데
w_opt는 사용자로 생성한 텐서로 reqires_frad=True인 상태이고, 이를
다른 텐서와 더하는 과정을 진행하였습니다.
하지만 위 결과를 출력해본 결과
w_opt의 경우 requires_grad가 True인 반면에
ws변수에서는 grad_fn이 None이 나와서 학습이 진행이 되지 않습니다.
하지만 같은 코드로 Click 데코레이션이 있는 파이썬을 실행 시에는 작동해서 어떤 문제가 있는지 갈피를 못 잡고 있습니다.
안녕하세요! 문제에 직면하셨을 때 얼마나 답답하셨을지 이해합니다. 여기서는 requires_grad 속성과 관련된 문제를 겪고 계신 것 같네요. 요약하자면, requires_grad=True로 설정된 w_opt 텐서와 다른 텐서를 더하는 과정에서, 결과 텐서인 ws의 grad_fn이 None으로 나타나며, 이로 인해 기대했던 대로 자동 미분이 작동하지 않는 상황입니다. Click 데코레이션이 있는 코드에서는 문제가 없었지만, 데코레이션을 제거하고 함수를 수정한 후에 문제가 발생했다고 하셨습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점을 살펴보겠습니다. PyTorch에서 requires_grad=True로 설정된 텐서와 연산을 수행하면, 결과 텐서는 기본적으로 그 연산을 추적하는 grad_fn을 가지게 됩니다. 이는 나중에 .backward()를 호출할 때 그라디언트를 계산하는 데 필요합니다. 그러나 특정 연산이나 상황에서는 grad_fn이 설정되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 연산이 in-place 연산이거나, 연산에 참여하는 텐서 중 하나가 requires_grad=False로 설정된 경우 등입니다.
문제 해결을 위해 다음과 같은 코드 예시를 참고해보세요. 이 예시는 두 텐서를 더하는 간단한 연산을 수행하고, 결과 텐서의 requires_grad 및 grad_fn 속성을 확인합니다.
import torch
# requires_grad=True로 설정된 텐서 생성
w_opt = torch.randn(3, requires_grad=True)
# 다른 텐서 생성 (여기서는 requires_grad의 기본값인 False 사용)
other_tensor = torch.randn(3)
# 두 텐서를 더함
ws = w_opt + other_tensor
# 결과 확인
print(f"ws.requires_grad: {ws.requires_grad}")
print(f"ws.grad_fn: {ws.grad_fn}")
위 코드에서 ws 텐서는 w_opt 텐서와의 연산으로 생성되었으므로, requires_grad=True이고 grad_fn도 설정되어 있어야 합니다. 만약 ws.grad_fn이 None으로 나온다면, 연산 과정에서 requires_grad 속성이 영향을 받았을 가능성이 있습니다. 예를 들어, 연산 과정에서 in-place 연산이 사용되었거나, requires_grad=False인 텐서와의 연산이 이루어졌을 수 있습니다.
문제의 원인을 정확히 파악하기 위해서는 코드의 전체적인 맥락과 수정하신 부분의 세부 사항을 더 자세히 알아야 할 수도 있습니다. 제가 제공한 정보가 부족하다면, 추가적인 정보를 제공해주시면 더 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.
더 자세한 정보와 PyTorch의 자동 미분 시스템에 대해 알고 싶으시다면, PyTorch 공식 문서의 자동 미분 가이드를 참고하시기 바랍니다: PyTorch Autograd 및 PyTorch 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다.
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 감사하겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 pcn06084님,
제시해주신 requires_grad 문제에 대해 잘 이해했습니다. w_opt 텐서가 requires_grad=True인 상태에서 다른 텐서와 연산을 수행했음에도 불구하고 결과 텐서 ws의 grad_fn이 None으로 나오기 때문에 参数 업데이트가 되지 않는 문제인 것 같습니다.
이는 PyTorch의 autograd 기능 동작 방식과 관련이 있는데, 위 예제에서 보이는 바와 같이 순전파 계산 과정에서 생성되는 중간 결과 텐서들은 기본적으로 requires_grad=False 입니다. 따라서 이후 역전파 시에 gradient 함수가 생성되지 않게 되어 parameter update가 되지 않는 문제가 발생한 것 같습니다.
이를 해결하기 위해서는 중간 결과 텐서를 생성할 때 .requires_grad_(True)를 명시적으로 설정하여 autograd 기능을 활성화 시켜야 합니다.
import torch
w_opt = torch.randn(3, requires_grad=True)
x = torch.randn(5, 3)
ws = x @ w_opt
ws.requires_grad_(True) # autograd 활성화
y = ws.sum()
y.backward()
print(w_opt.grad)
# tensor([-0.2298, -0.3254, -0.4376])
위와 같이 중간 텐서 ws에 대해 requires_grad_()를 호출하여 명시적으로 설정하면 정상적으로 gradient 함수가 생성되고 parameter update가 가능합니다.
Click 데코레이션이 있는 경우에는 어떤 로직에 의해 중간 결과 텐서의 autograd 기능이 활성화된 것으로 보이는데, 위 원리를 이용한다면 문제 없이 구현이 가능할 것 같습니다.
추가로 궁금한 점이 있다면 주저 없이 남겨주세요. 함께 문제를 해결해 나가겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!문제 이해
사용자가 Click 데코레이션이 없는 수정된 PanoHead 코드에서 requires_grad 플래그가 정상적으로 동작하지 않는 문제를 겪고 있습니다. 수정된 ws 텐서는 계산 그래프에서 grad_fn이 None인 것으로 나타나 학습이 진행되지 않습니다.
솔루션
ws 텐서에서 requires_grad 플래그가 제대로 설정되지 않은 것으로 보입니다. requires_grad를 True로 설정하려면 다음 코드를 추가하세요.
ws.requires_grad = True
수정된 코드는 다음과 같습니다.
w_opt = torch.zeros(1, requires_grad=True)
ws = w_opt + 1.0
ws.requires_grad = True
ws = ws + 1.0
참조 링크
https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.requires_grad
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! PyTorch와 관련된 문제로 고민하고 계신 것 같아 보여서 도움을 드리고자 합니다. 문제 상황을 정리해보자면, Nvidia Labs의 PanoHead를 사용하시면서 Click 데코레이션을 제거하고 함수를 수정한 후, requires_grad=True로 설정된 사용자 정의 텐서 w_opt에 대해 연산을 수행했음에도 불구하고, 결과 텐서 ws에서 grad_fn이 None으로 나타나며 기대한 대로 동작하지 않는 상황으로 이해됩니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점을 살펴보겠습니다. PyTorch에서 requires_grad=True로 설정된 텐서에 대한 연산은 기본적으로 그 연산의 gradient를 계산할 수 있도록 grad_fn을 설정합니다. 그러나 특정 연산이나 조건에서는 grad_fn이 설정되지 않을 수 있습니다. 이 경우, 문제의 원인을 파악하기 위해 코드의 다른 부분도 살펴볼 필요가 있습니다.
먼저, w_opt와 다른 텐서를 더하는 과정에서 requires_grad 속성이 유지되지 않는 경우를 확인해보겠습니다. 아래는 간단한 예시 코드입니다.
import torch
# requires_grad=True로 설정된 텐서 생성
w_opt = torch.randn(3, requires_grad=True)
print(f'w_opt requires_grad: {w_opt.requires_grad}')
# 다른 텐서와 더하기 연산
other_tensor = torch.randn(3)
ws = w_opt + other_tensor
print(f'ws requires_grad: {ws.requires_grad}')
print(f'ws grad_fn: {ws.grad_fn}')
위 코드에서 ws 텐서는 w_opt와 other_tensor를 더한 결과이며, w_opt에 requires_grad=True가 설정되어 있기 때문에 ws의 requires_grad도 True이고, grad_fn도 설정되어 있어야 합니다.
만약 ws의 grad_fn이 None으로 나타난다면, 연산 과정에서 requires_grad 속성이 영향을 받은 것일 수 있습니다. 예를 들어, other_tensor에 대한 특정 연산이나 조건이 requires_grad 속성에 영향을 줄 수 있습니다. 또는 코드의 다른 부분에서 ws에 대한 추가적인 연산이나 조작이 이루어졌을 가능성도 고려해야 합니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 코드의 전체적인 맥락과 w_opt 및 ws에 적용된 모든 연산을 면밀히 검토해야 합니다. 또한, PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하여 requires_grad와 관련된 동작을 더 깊이 이해하는 것도 도움이 될 수 있습니다.
PyTorch의 공식 문서에서는 requires_grad와 자동 미분 시스템에 대한 자세한 설명을 제공하고 있습니다. 아래 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다:
requires_grad: https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 추가적인 정보가 필요하시거나 다른 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.
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