yolov8 로 테스트로 30epoch를 했는데 , 추가로 마지막학습률에서부터 이어서학습을 하려면어떻게하나요? lr0이 다시 처음부터 초기화되고 파인튜닝이 진행되던데요.
resume=True는 30epoch가 다완료되지않았을때 가능해서 그건안되네요. 추가로 60epoch정도 해보고싶거든요
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안녕하세요, 님. PyTorch와 YOLOv8를 사용하시는데 있어서 추가 학습에 대한 질문을 주셨군요. 질문을 정리해보면, YOLOv8 모델을 30 epoch 동안 학습시킨 후, 마지막 학습률에서부터 이어서 학습을 하고 싶으신데, 학습률이 초기화되어 파인튜닝이 진행되는 문제가 있으시다는 것입니다. 그리고 resume=True 옵션은 30 epoch가 완료되지 않았을 때만 가능하다고 하셨습니다. 추가로 60 epoch 더 학습을 시키고 싶으신 것으로 이해했습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 학습된 모델의 가중치와 함께 마지막 학습률을 저장하고, 이를 불러와서 이어서 학습을 진행하는 방법을 사용할 수 있습니다. PyTorch에서는 torch.save 함수를 사용해 모델의 state_dict를 저장하고, torch.load 함수를 사용해 저장된 state_dict를 불러올 수 있습니다. 이때, 학습률을 포함한 optimizer의 상태도 함께 저장하고 불러와야 합니다.
아래는 이를 구현한 예시 코드입니다.
# 모델과 optimizer 선언
model = ...
optimizer = ...
# 학습률과 epoch 수
lr = 0.001
epochs = 30
# 학습 코드
for epoch in range(epochs):
...
# 학습 코드
...
# 학습이 끝난 후, 모델의 state_dict와 optimizer의 state_dict를 저장
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
}, PATH)
# 추가 학습을 위해 저장된 state_dict를 불러옴
checkpoint = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']
# 불러온 state_dict를 이용해 추가 학습
for epoch in range(epoch, epoch+60): # 60 epoch 동안 추가 학습
...
# 학습 코드
...
위 코드에서 PATH는 모델의 state_dict와 optimizer의 state_dict를 저장할 파일 경로입니다. 이 경로에 저장된 파일을 불러와서 추가 학습을 진행하면 됩니다.
이렇게 하면 마지막 학습률에서부터 이어서 학습을 진행할 수 있습니다. 추가로, resume=True 옵션 대신에 이 방법을 사용하면 30 epoch가 완료되지 않았을 때도 학습을 이어서 진행할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 모델 저장 & 불러오기 부분을 참고해보시기 바랍니다. 이 문서에는 모델의 state_dict를 저장하고 불러오는 방법 외에도, 전체 모델을 저장하고 불러오는 방법, GPU에서 학습한 모델을 CPU에서 불러오는 방법 등 다양한 내용이 포함되어 있습니다.
답변이 님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가로 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!
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안녕하세요, 님!
yolov8 모델을 테스트하고 30 epoch를 완료했는데, 마지막 학습률부터 이어서 추가로 학습을 진행하고 싶으시다는 말씀이신가요? lr0이 다시 처음부터 초기화되고 파인튜닝이 진행되는 것 같다고 하셨는데, 60 epoch 정도 더 학습을 진행하고 싶으시다고 하셨군요.
이 경우에는 resume=True를 사용하는 대신에, load_state_dict 함수를 사용하여 모델의 가중치를 불러오고 이어서 학습을 진행할 수 있습니다. load_state_dict 함수를 사용하면 모델의 가중치를 불러올 수 있으므로, 이전에 학습한 가중치를 불러와서 이어서 학습을 진행할 수 있습니다.
아래는 예시 코드입니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
model = YourModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
# 이전에 학습한 가중치 불러오기
checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
# 이어서 학습 진행하기
for epoch in range(epoch, epoch + 60):
# 학습 코드 작성
# ...
# 모델 저장하기
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
}, 'path_to_checkpoint.pth')
위 코드에서 path_to_checkpoint.pth는 이전에 학습한 가중치를 저장한 파일의 경로를 나타냅니다. 이 파일을 torch.load 함수를 사용하여 불러온 후, load_state_dict 함수를 사용하여 모델과 옵티마이저의 가중치를 불러옵니다. 그리고 이어서 학습을 진행하면 됩니다. 학습이 끝날 때마다 모델의 가중치를 저장하여 이후에도 이어서 학습을 진행할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 "모델 저장하기 & 불러오기" 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 통해 해당 튜토리얼을 확인하실 수 있습니다.
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