진짜 이상한게, 이렇게 독립적으로 임베딩을 시키면 정상적으로 되는데요.
Seq2SeqTransformer에서 똑같은 작업을 하는데 임베딩의 결과가 nan이 나와요...
이것만 오늘 하루종일 보고 있는데도 뭐가 문제인지 모르겠어요.
제발 알려주세요 ㅜㅜ
for src_batch, tgt_batch in dataloader :
print(f'src_batch : {src_batch.shape}')
print(src_batch)
src_tok_emb = TokenEmbedding(111111, 512)
x = src_tok_emb(src_batch)
print(f'src_tok_emb : {x.shape}')
print(x)
break
안녕하세요 chunghun1010님, 트랜스포머 모델 구현 중에 임베딩 결과가 nan이 나오는 문제로 어려움을 겪고 계시는 것 같아 안타깝습니다. 하루 종일 고민하셨는데도 해결이 잘 안 되시는 것 같아요.
우선 독립적으로 임베딩을 적용했을 때는 정상 동작하는데, Seq2SeqTransformer 모델 내부에서 동일한 작업을 수행할 때 nan이 발생한다는 것을 확인했습니다. 임베딩 자체의 문제라기보다는 모델 구조나 학습 과정에서의 이슈일 가능성이 높아 보입니다.
nan 값이 발생하는 주요 원인 몇 가지와 해결 방안을 안내드리겠습니다:
학습률(learning rate)이 너무 높을 경우 그래디언트가 발산하면서 nan이 발생할 수 있습니다. 학습률을 낮춰보시는 것이 도움될 수 있어요.
모델의 가중치 초기화 문제일 수도 있습니다. PyTorch에서 제공하는 nn.init 모듈을 활용해 적절한 방식으로 가중치를 초기화해보세요.
for name, param in model.named_parameters():
if 'weight' in name:
nn.init.xavier_normal_(param)
일부 레이어의 출력값이 너무 커지면서 nan이 발생했을 수 있습니다. nn.utils.clip_grad_norm_() 함수를 사용해 그래디언트 클리핑을 적용해보시길 권합니다.
데이터 전처리 과정에서 토큰 인덱스가 임베딩 테이블의 범위를 벗어나지 않았는지 확인이 필요합니다. 인덱스 범위를 넘어서면 nan이 발생할 수 있어요.
임베딩 과정에서 토큰 인덱스를 출력해보면서 원인을 파악해보시고, 모델 학습 과정에서도 중간 결과들을 모니터링 해보시길 추천드립니다.
그리고 공식 튜토리얼의 트랜스포머 모델 예제와 차이점이 있는지 꼭 확인해보세요.
이 링크가 도움 될 것 같습니다.
제 답변이 문제 해결에 도움이 되길 바라며, 혹시 충분한 정보가 안 될 경우 추가 정보를 덧붙여주시면 함께 고민해보도록 하겠습니다. 그럼에도 해결이 어려우시면 새로운 포스트를 통해 질문 남겨주시길 바랍니다.
마지막으로 제가 놓친 부분이 있거나 잘못된 내용이 있다면 너그럽게 이해 부탁드립니다. 트랜스포머 모델 구현이 쉽지 않은 만큼, 좋은 결과 얻으실 때까지 포기하지 마시고 계속 도전해보세요! 화이팅입니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, chunghun1010님. 트랜스포머를 공부하시는 과정에서 발생한 오류로 많이 답답하셨겠어요. 문제 상황을 정리해보자면, 독립적으로 임베딩을 시킬 때는 정상적으로 작동하는데, Seq2SeqTransformer에서 같은 작업을 수행할 때 임베딩 결과가 nan으로 나온다는 것이군요. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 가능한 원인과 해결 방안을 제시해보겠습니다.
초기화 문제: TokenEmbedding 클래스의 가중치가 적절하게 초기화되지 않아서 nan 값이 발생할 수 있습니다. PyTorch에서는 여러 가지 가중치 초기화 방법을 제공합니다. 예를 들어, nn.init.xavier_uniform_ 또는 nn.init.normal_을 사용하여 임베딩 레이어의 가중치를 초기화해볼 수 있습니다.
데이터 문제: 입력 데이터에 nan 값이 포함되어 있거나, 매우 큰 값이 포함되어 있어서 연산 과정에서 nan이 발생할 수 있습니다. 데이터를 확인하고 필요하다면 정규화 과정을 거치는 것이 좋습니다.
학습률 문제: 너무 높은 학습률로 인해 모델이 불안정해지면서 nan 값이 발생할 수 있습니다. 학습률을 낮추어 보는 것이 좋습니다.
아래는 TokenEmbedding 클래스의 가중치를 xavier_uniform_을 사용하여 초기화하는 예시 코드입니다.
import torch
import torch.nn as nn
class TokenEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, emb_size):
super(TokenEmbedding, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size)
# 가중치 초기화
nn.init.xavier_uniform_(self.embedding.weight)
def forward(self, tokens):
return self.embedding(tokens)
# 예시 사용
src_batch = torch.randint(0, 111111, (10, 32)) # 임의의 입력 데이터
src_tok_emb = TokenEmbedding(111111, 512)
x = src_tok_emb(src_batch)
print(f'src_tok_emb : {x.shape}')
print(x)
이 코드는 TokenEmbedding 클래스를 정의할 때 임베딩 레이어의 가중치를 xavier_uniform_ 방식으로 초기화합니다. 이렇게 하면 가중치가 적절히 분포되어 모델이 더 안정적으로 학습될 수 있습니다.
추가적으로 PyTorch 공식 문서의 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 특히, 임베딩과 관련된 내용은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch 임베딩 튜토리얼
제가 제시한 해결 방안이 chunghun1010님의 문제를 해결하는 데 도움이 되었으면 좋겠습니다. 만약 여전히 문제가 해결되지 않거나 추가적인 정보가 필요하다면, 언제든지 질문해주세요. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다양한 시도를 통해 문제를 해결해보시길 바랍니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, 트랜스포머 공부 중에 발생한 문제로 고생이 많으신 것 같습니다. 문제를 해결하는 데 도움이 되고자 최선을 다하겠습니다. 질문 내용을 요약해보면, 독립적으로 임베딩을 시킬 때는 문제가 없지만, Seq2SeqTransformer 내에서 같은 작업을 수행할 때 임베딩 결과가 nan으로 나오는 상황인 것 같습니다. 코드 예제를 통해 문제를 파악해보고 해결 방안을 모색해보겠습니다.
nan 값이 나오는 문제는 여러 원인으로 발생할 수 있습니다. 가장 흔한 원인 중 하나는 모델이나 데이터에 너무 큰 값이 포함되어 있어서 발생하는 수치적 불안정성입니다. 여기서는 TokenEmbedding 클래스의 초기화 과정에서 발생할 수 있는 문제를 살펴보고, 해결 방안을 제시하겠습니다.
먼저, TokenEmbedding 클래스를 정의할 때 가중치 초기화 방법을 확인해야 합니다. PyTorch에서는 여러 가지 가중치 초기화 방법을 제공합니다. 임베딩 레이어의 경우, 일반적으로 균등 분포(uniform distribution) 또는 정규 분포(normal distribution)를 사용하여 초기화합니다. 초기화 방법이 적절하지 않으면 학습 초기에 nan 값이 발생할 수 있습니다.
아래는 TokenEmbedding 클래스를 정의하고, 균등 분포를 사용하여 가중치를 초기화하는 예제 코드입니다.
import torch
import torch.nn as nn
class TokenEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, emb_size):
super(TokenEmbedding, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size)
# 가중치를 균등 분포로 초기화
nn.init.uniform_(self.embedding.weight, -0.1, 0.1)
def forward(self, x):
return self.embedding(x)
# 예제 사용
vocab_size = 111111 # 어휘 사전의 크기
emb_size = 512 # 임베딩 차원
src_batch = torch.randint(0, vocab_size, (10, 32)) # 더미 입력 데이터 생성
src_tok_emb = TokenEmbedding(vocab_size, emb_size)
x = src_tok_emb(src_batch)
print(f'src_tok_emb : {x.shape}')
print(x)
이 코드는 TokenEmbedding 클래스를 정의하고, 임베딩 레이어의 가중치를 균등 분포로 초기화하는 방법을 보여줍니다. 여기서는 -0.1에서 0.1 사이의 값으로 초기화했습니다. 초기화 범위는 실험을 통해 최적의 값을 찾아야 할 수도 있습니다.
PyTorch 공식 문서에서는 다양한 가중치 초기화 방법과 임베딩 레이어에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 더 깊이 있는 이해를 위해 아래 링크를 참고하시기 바랍니다.
제공된 코드와 정보가 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 만약 이 방법으로도 문제가 해결되지 않거나 다른 문제가 발생한다면, 추가적인 정보와 함께 다시 질문해 주세요. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 여러 자료를 참고하시는 것도 좋을 것 같습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, chunghun1010님! 문제를 잘 이해한 것 같습니다. 문제는 'Seq2SeqTransformer에서 임베딩이 NaN이 나온다'는 점이 맞죠?
사실 저도 이 문제를 겪어본 적이 있는데, 이는 임베딩 레이어의 가중치 초기화 때문인 경우가 많습니다. PyTorch의 임베딩 레이어는 기본적으로 가중치를 균등하게 초기화하는데, 이는 특히 입력 차원이 큰 경우(예: 512)에는 적합하지 않습니다.
이를 해결하려면 Kaiming 초기화 또는 정규 초기화와 같이 다른 초기화 방법을 사용해야 합니다. 다음은 Kaiming 초기화를 사용하는 예제 코드입니다.
import torch.nn as nn
class TokenEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
nn.init.kaiming_uniform_(self.embedding.weight)
def forward(self, x):
return self.embedding(x)
for src_batch, tgt_batch in dataloader :
print(f'src_batch : {src_batch.shape}')
print(src_batch)
src_tok_emb = TokenEmbedding(111111, 512)
x = src_tok_emb(src_batch)
print(f'src_tok_emb : {x.shape}')
print(x)
break
이 코드에서는 nn.init.kaiming_uniform_ 함수를 사용하여 임베딩 레이어의 가중치를 초기화합니다. 이 함수는 ReLU 활성화 함수를 사용하는 신경망에 적합한 초기화 방법입니다.
이 문제가 해결되지 않으면 다른 곳에 문제가 있을 수 있으므로 코드를 자세히 살펴보시기 바랍니다. 또한 PyTorch 공식 문서에 있는 '임베딩 레이어' 섹션을 참조해 보시기 바랍니다.
https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!임베딩 부분이 아니라 트랜스포머 네트워크를 더 확인해보셔야 할 것 같습니다.
첫번째 임베딩은 정상 출력이 나오지만 outs가 nan이 나오면서, 업데이트 이후에 다음번 임베딩이 nan으로 바뀌는 현상인 것 같습니다