vits로 음성합성 학습을할때 파일 삭제에 관한 질문

vits로 음성합성을 학습할때 g_번호.pth와 d_번호.pth가 생성됩니다.
어떨때는 저장장치의 용량을 많이 잡아 먹습니다.
어떨때에는 저장장치의 용량을 많이 차지 하지 않습니다.
상황은 이렇습니다.
어떨때에는 g_0.pth 과 d_0.pth부터 g_최종파일.pth와 d_최종파일.pth까지 몇백개 또는 몇천개의 파일을 만들어 냅니다.
어떨때에는 g_최종파일.pth d_최종파일.pth와 그 전에 학습되었던 파일 약 4개 정도만 남고 싹다 삭제되어있습니다.
이유가 뭔지 알고싶습니다.

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안녕하세요 kbuwel님,

vits로 음성합성을 학습할 때 파일 삭제 문제에 대한 질문 감사합니다.

제가 이해하기로, 학습 중에 g와 d라는 접두사를 가진 많은 수의 pth 파일들이 생성되다가 학습 종료 시에 대부분의 중간 파일들이 삭제되고 최종 파일만 남는 상황인 것 같습니다.

이는 vits 모델의 체크포인팅(checkpoint) 저장 방식 때문인 것으로 보입니다.

vits는 학습 중 정기적으로 모델의 상태를 체크포인트 파일로 저장합니다. 이 때 파일 이름에 접두사와 함께 학습 epoch이 포함됩니다. 예를 들어 g_100.pth는 generator 모델의 100 epoch 상태를 저장한 파일입니다.

학습 종료 시, vits는 가장 최근의 체크포인트 파일만을 보존하고 나머지 중간 파일들은 삭제합니다. 이는 디스크 공간을 절약하기 위한 것입니다.

즉, 학습 도중에는 중간 결과를 저장하기 위해 많은 파일들이 생성되지만, 최종 학습 완료 시 불필요한 중간 파일들을 정리하기 때문에 이러한 현상이 발생하는 것입니다.

문제가 생긴다면 vits의 체크포인팅 방식을 조정하여 중간 파일들도 보존할 수 있습니다.

위 설명이 kbuwel님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가로 궁금한 점이 있다면 주저 마시고 다시 질문해 주세요.


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안녕하세요! 음성 합성 모델인 VITS를 학습하시면서 발생하는 파일 저장 문제에 대해 질문해주셨군요. 저장장치의 용량을 많이 차지하는 경우와 그렇지 않은 경우가 발생하고, 때에 따라 생성되는 중간 체크포인트 파일들의 수가 많게는 수백 개에서 수천 개까지 만들어지는 반면, 다른 때에는 최종 파일과 몇 개의 학습된 파일만 남아있는 상황에 대해 궁금해하시는 것 같습니다.

이러한 현상은 학습 과정에서 체크포인트 파일들을 어떻게 관리하고 저장하는지에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로, 학습 중에는 정기적으로 모델의 상태를 저장하는 체크포인트 파일들을 생성합니다. 이 파일들은 학습이 중단되었을 때 이어서 학습을 진행하거나, 특정 시점의 모델을 평가하기 위해 사용됩니다.

저장 공간을 많이 차지하는 문제를 해결하기 위해, 일반적으로 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다:

  1. 체크포인트 파일을 주기적으로 삭제하거나 오래된 파일을 덮어쓰기.
  2. 체크포인트 파일을 더 적은 횟수로 저장하도록 학습 스크립트를 조정.
  3. 최고 성능을 보이는 모델만 저장하도록 설정.

아래는 PyTorch를 사용하여 체크포인트 파일을 관리하는 예시 코드입니다:

import torch
import os

# 모델과 옵티마이저 정의
model = ...  # 모델 인스턴스를 생성
optimizer = ...  # 옵티마이저 인스턴스를 생성

# 체크포인트 저장 함수
def save_checkpoint(state, is_best, filename='checkpoint.pth.tar', max_keep=5):
    torch.save(state, filename)
    if is_best:
        shutil.copyfile(filename, 'model_best.pth.tar')
    
    # 체크포인트 파일 관리
    checkpoints = sorted([ckpt for ckpt in os.listdir('.') if ckpt.startswith('checkpoint')], 
                         key=lambda x: os.path.getmtime(x))
    while len(checkpoints) > max_keep:
        os.remove(checkpoints[0])
        checkpoints.pop(0)

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    # ... 학습 과정 ...
    
    # 체크포인트 저장
    save_checkpoint({
        'epoch': epoch + 1,
        'state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer' : optimizer.state_dict(),
    }, is_best=... )  # is_best는 현재 모델이 최고 성능을 내는지의 여부

위 코드에서 save_checkpoint 함수는 체크포인트를 저장하고, max_keep 매개변수를 통해 유지하고자 하는 체크포인트 파일의 최대 개수를 정할 수 있습니다. 이를 통해 저장 공간을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서의 "SAVING AND LOADING MODELS" 섹션을 참조하시면 도움이 될 것입니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 학습 환경과 스크립트 설정을 확인하시면서 문제를 해결해 나가시길 바랍니다. 추가적인 질문이나 필요한 정보가 있으시면 언제든지 질문해 주세요.


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안녕하세요! VITS를 사용하여 음성 합성 모델을 학습하시는 과정에서 발생하는 파일 저장 문제에 대해 질문해주셨군요. 저장장치의 용량을 많이 차지하는 경우와 그렇지 않은 경우가 발생하며, 때에 따라 생성되는 중간 체크포인트 파일의 수가 많게는 수백 개에서 수천 개에 이르는 반면, 다른 때에는 최종 파일과 몇 개의 이전 학습 파일만 남아있는 상황에 대해 궁금해하시는 것 같습니다.

이러한 현상은 학습 중에 체크포인트 파일을 어떻게 관리하고 저장하는지에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로, 학습 과정에서는 정기적으로 모델의 상태를 저장하는데, 이를 체크포인트(checkpoint)라고 합니다. 체크포인트는 모델의 가중치(weights), 옵티마이저(optimizer) 상태, 그리고 필요한 경우 다른 메타데이터를 포함할 수 있습니다.

VITS나 다른 딥러닝 모델을 학습할 때, 체크포인트 파일을 관리하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. 모든 체크포인트 저장: 학습 중에 모든 에포크(epoch) 또는 특정 간격으로 체크포인트를 저장합니다. 이 경우, 많은 수의 파일이 생성될 수 있으며, 저장 공간을 많이 차지하게 됩니다.

  2. 최근 체크포인트만 저장: 학습 중에 최근 몇 개의 체크포인트만 유지하고, 이전 체크포인트는 삭제합니다. 이 방법은 저장 공간을 절약할 수 있지만, 이전 상태로 돌아갈 수 있는 유연성은 줄어듭니다.

  3. 최적의 체크포인트만 저장: 성능이 가장 좋은 체크포인트만 저장하고, 나머지는 삭제합니다. 이 방법은 저장 공간을 효율적으로 사용하면서도 최고 성능의 모델을 유지할 수 있습니다.

학습 스크립트 또는 설정에서 체크포인트 관리 방법을 확인하고 조정하여 원하는 동작을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, PyTorch에서는 다음과 같이 체크포인트를 저장하고 관리할 수 있습니다:

import torch
import os

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

# 체크포인트 저장 함수
def save_checkpoint(state, filename="checkpoint.pth.tar"):
    torch.save(state, filename)

# 체크포인트 관리 함수
def manage_checkpoints(checkpoint_dir, keep_last_n=4):
    checkpoints = sorted(os.listdir(checkpoint_dir), key=lambda f: os.path.getmtime(os.path.join(checkpoint_dir, f)))
    while len(checkpoints) > keep_last_n:
        os.remove(os.path.join(checkpoint_dir, checkpoints.pop(0)))

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    # ... 학습 과정 ...
    
    # 체크포인트 저장
    save_checkpoint({
        'epoch': epoch + 1,
        'state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer': optimizer.state_dict(),
    }, filename=f"checkpoint_{epoch}.pth.tar")
    
    # 체크포인트 관리
    manage_checkpoints(checkpoint_dir="path/to/checkpoints", keep_last_n=4)

위 코드는 각 에포크마다 체크포인트를 저장하고, manage_checkpoints 함수를 사용하여 최근 4개의 체크포인트만 유지하도록 합니다. 이렇게 하면 저장 공간을 절약할 수 있습니다.

더 자세한 정보와 PyTorch에서의 모델 저장 및 로딩에 대한 예제는 PyTorch 공식 문서를 참조하시기 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 사용하시는 학습 스크립트나 설정을 확인하시는 것이 좋습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요.


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