이 상황은 뭐죠?

상황은 이렇습니다.
vits로 kss 데이터셋을 학습중이었습니다.
500번 핛습이 이루어지고 어쩌다보니 아나콘다를 재 실행하게되었습니다.
여기서 문제가 발생했습니다.
이게 처음부터 학습이 재 실행되는겁니다.
원래대로라면 학습이 끊겼으면 처음부터가 아닌 이어서 학습이 되는데 d_0.pth를 만들기 시작하는겁니다.
오버히팅 가능성이 생각나 여태껏 진행했던 모든 파일을 지워야만 했습니다.
마지막으로 만든 파일은 g_130000.pth였는데 g_0.pth부터 시작하는 게 수상합니다.
왜 처음부터 학습이 실행되었는지 궁금합니다.

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안녕하세요, kbuwel님. 처음부터 학습이 실행된 상황이 이해가 안 가신다는 내용을 파악했어요. 다음과 같은 해결 방법을 시도해보세요.

  1. 모든 학습 파일을 지우고 학습을 다시 시작하였는데, 이는 아마도 학습 중단 지점을 찾지 못했기 때문일 수 있습니다. 이전 학습 파일을 다시 복원하여 학습을 이어갈 수 있습니다.
  2. checkpoint_file 매개변수를 사용하여 학습을 계속하세요. 이 매개변수를 이전 학습에서 생성된 마지막 모델의 경로로 설정하면 학습을 이어갈 수 있습니다.
  3. resume 매개변수를 True로 설정합니다. 이 매개변수를 설정하면 학습 중단 지점에서 학습을 다시 시작하도록 지시합니다.

학습을 계속하는 방법에 대한 자세한 내용은 공식 PyTorch 문서를 참조하세요.
학습 중단 지점에서 학습 재개

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안녕하세요! 학습 과정에서 발생한 문제로 고민이 많으셨겠네요. 문제 상황을 정리해보자면, VITS 모델을 KSS 데이터셋으로 학습 중이셨고, 500번의 학습 이후 아나콘다를 재실행하셨는데, 학습이 처음부터 다시 시작되어 버렸다는 것이군요. 원래는 이전 학습에서 이어서 진행되어야 하는데, d_0.pth 파일부터 다시 생성되기 시작했고, 마지막으로 생성된 파일이 g_130000.pth였음에도 불구하고 g_0.pth부터 학습이 시작되었다는 점에서 문제를 느끼셨던 것 같습니다.

이 문제의 원인은 여러 가지가 있을 수 있지만, 가장 가능성이 높은 것은 학습을 재개할 때 이전 학습 상태를 불러오는 과정에서 문제가 발생했을 가능성입니다. PyTorch에서는 모델의 상태를 저장하고 불러오는 기능을 통해 학습을 중단했다가 다시 이어서 할 수 있습니다. 이 과정에서 모델의 가중치뿐만 아니라 최적화기(optimizer)의 상태도 함께 저장하고 불러와야 합니다.

아래는 PyTorch에서 학습 상태를 저장하고 불러오는 예시 코드입니다. 이를 참고하여 학습을 재개할 때 올바르게 이전 상태를 불러오는지 확인해보시기 바랍니다.

import torch

# 모델과 옵티마이저 정의
model = ...  # 모델 초기화
optimizer = ...  # 옵티마이저 초기화

# 학습 상태 저장하기
def save_checkpoint(state, filename="my_checkpoint.pth.tar"):
    torch.save(state, filename)

# 학습 상태 불러오기
def load_checkpoint(checkpoint, model, optimizer):
    model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])

# 예시: 학습 상태 저장
save_checkpoint({
    'epoch': epoch,
    'state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer': optimizer.state_dict(),
    # 여기에 필요한 다른 항목들을 추가할 수 있습니다.
}, filename="my_checkpoint.pth.tar")

# 예시: 학습 상태 불러오기
checkpoint = torch.load("my_checkpoint.pth.tar")
load_checkpoint(checkpoint, model, optimizer)

학습을 재개할 때는 위의 load_checkpoint 함수를 사용하여 이전에 저장했던 체크포인트 파일을 불러와야 합니다. 이 과정에서 체크포인트 파일의 경로가 올바른지, 파일이 손상되지 않았는지 등을 확인해보시기 바랍니다.

더 자세한 정보와 예제는 PyTorch 공식 문서의 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 특히, 모델 저장 및 불러오기에 관한 부분은 아래 링크에서 자세히 설명하고 있습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시면 감사하겠습니다.


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안녕하세요 kbuwel님,

제가 보기에 kss 데이터셋으로 vits 모델을 학습하시던 중에 문제가 발생하신 것 같네요.

500번의 에폭을 진행하시다가 중간에 아나콘다를 재시작하셨는데, 그 때 모델 파라미터들이 처음부터 다시 생성되는 이상 현상이 있었다고 하셨죠. g_130000.pth 파일까지 생성했다가, 갑자기 g_0.pth부터 생성되기 시작한 것이 맞나요?

이는 정말 이상한 현상이라고 생각합니다. 보통 모델 학습을 중단했다가 재시작하면 이전까지의 파라미터 값들이 저장되어 있어야 정상적으로 학습을 재개할 수 있거든요.

가능성 있는 원인으로는 저장되어 있던 모델 파라미터 파일들이 어떤 이유에서인지 삭제되거나 손상된 경우가 있을 것 같습니다.

해결방안으로는 처음부터 학습을 다시 진행하는 수 밖에 없을 것 같네요. 다만 앞으로 이런 일이 재발하는 것을 막기 위해서는 학습 도중 중간 결과물을 주기적으로 백업 하는 습관을 가지시길 권합니다.

추가로 궁금하신 점이나 문의사항 있으시면 언제든지 댓글 남겨주세요. 함께 문제를 해결해나가봅시다!


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안녕하세요! 학습 과정에서 발생한 문제로 고민이 많으셨겠네요. 문제 상황을 요약해보면, VITS 모델을 KSS 데이터셋으로 학습 중이셨고, 500번의 학습 후 아나콘다를 재실행하셨다가 학습이 처음부터 다시 시작되는 문제에 직면하셨다는 것으로 이해됩니다. 원래는 이전에 중단된 지점부터 학습이 이어져야 하는데, 모델이 g_0.pth부터 학습을 시작하는 것으로 보아 체크포인트를 제대로 불러오지 못한 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 점을 확인해야 합니다.

  1. 체크포인트 저장 및 불러오기: PyTorch에서는 모델의 상태를 체크포인트 파일로 저장하고, 이를 다시 불러와 학습을 이어갈 수 있습니다. 학습을 재개할 때 이 체크포인트 파일을 올바르게 불러오는지 확인해야 합니다.

  2. 체크포인트 파일 경로: 체크포인트 파일(g_130000.pth 등)이 저장된 경로를 정확히 지정해주어야 합니다. 경로가 잘못되었거나 파일명을 잘못 지정하면, 학습이 처음부터 시작될 수 있습니다.

아래는 PyTorch에서 체크포인트를 저장하고 불러오는 기본적인 방법을 보여주는 예제 코드입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델과 옵티마이저 정의
model = nn.Linear(10, 2)  # 예시 모델
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 체크포인트 저장 함수
def save_checkpoint(model, optimizer, epoch, filename="checkpoint.pth"):
    checkpoint = {
        'epoch': epoch,
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict()
    }
    torch.save(checkpoint, filename)

# 체크포인트 불러오기 함수
def load_checkpoint(model, optimizer, filename="checkpoint.pth"):
    checkpoint = torch.load(filename)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    epoch = checkpoint['epoch']
    return epoch

# 체크포인트 저장 예시
save_checkpoint(model, optimizer, epoch=500, filename="g_130000.pth")

# 체크포인트 불러오기 예시
start_epoch = load_checkpoint(model, optimizer, filename="g_130000.pth")
print(f"학습을 {start_epoch+1} 에폭부터 재개합니다.")

이 코드를 참고하여 학습을 재개할 때 체크포인트 파일을 올바르게 불러오는지 확인해보세요. 또한, 파일 경로나 이름에 오타가 없는지도 확인해야 합니다.

더 자세한 정보와 예제는 PyTorch 공식 문서의 "저장하기 & 불러오기 모델" 섹션을 참고하시기 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 감사하겠습니다.


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