이번 블로그에서는 ' 토치.no_grad ” PyTorch의 메서드입니다.
PyTorch의 'torch.no_grad' 메소드는 무엇입니까?
“ 토치.no_grad ” 방법은 PyTorch 개발 프레임워크 내에서 컨텍스트를 관리하는 데 사용됩니다. 그 목적은 딥러닝 모델의 후속 레이어 간 연결에 대한 기울기 계산을 중지하는 것입니다. 이 방법의 유용성은 특정 모델에서 기울기가 필요하지 않은 경우 모델의 훈련 루프 처리를 위해 더 많은 하드웨어 리소스를 할당하기 위해 기울기를 비활성화할 수 있다는 것입니다.
PyTorch에서 'torch.no_grad' 메서드를 사용하는 방법은 무엇입니까?
PyTorch의 역방향 패스 내에서 그라데이션이 계산됩니다. 기본적으로 PyTorch에는 모든 기계 학습 모델에 대해 자동 차별화가 활성화되어 있습니다. 하드웨어 처리 리소스가 충분하지 않은 개발자에게는 경사 계산 비활성화가 필수적입니다.
'사용 방법을 알아보려면 아래 단계를 따르세요. 토치.no_grad ” PyTorch에서 기울기 계산을 비활성화하는 메서드:
1단계: Colab IDE 실행
Google Colaboratory는 전용 GPU 덕분에 PyTorch 프레임워크를 사용하는 프로젝트 개발을 위한 탁월한 플랫폼 선택입니다. Colab으로 이동 웹사이트 그리고 “ 새 노트북 ' 보여진 바와 같이:
2단계: Torch 라이브러리 설치 및 가져오기
PyTorch의 모든 기능은 ' 토치 ' 도서관. 작업을 시작하기 전에 설치 및 가져오기가 필수적입니다. “ !씨 ' Python의 설치 패키지는 라이브러리를 설치하는 데 사용되며 '를 사용하여 프로젝트로 가져옵니다. 수입 ' 명령:
!pip 설치 토치수입 토치
3단계: 그라데이션을 사용하여 PyTorch Tensor 정의
'를 사용하여 프로젝트에 PyTorch 텐서를 추가합니다. 토치.텐서() ' 방법. 그런 다음 '를 사용하여 유효한 그라데이션을 제공합니다. require_grad=참 ” 메소드는 아래 코드와 같습니다.
A = torch.tensor([5.0], require_grad=True) 
4단계: 'torch.no_grad' 방법을 사용하여 그라데이션 제거
다음으로, '를 사용하여 이전에 정의된 텐서에서 그래디언트를 제거합니다. 토치.no_grad ' 방법:
torch.no_grad()를 사용하여:B = A**2 + 16
위 코드는 다음과 같이 작동합니다.
- “ no_grad() ” 메서드는 “ 내부에서 사용됩니다. ~와 함께 ” 루프.
- 루프 내에 포함된 모든 텐서는 그라데이션이 제거됩니다.
- 마지막으로, 이전에 정의된 텐서를 사용하여 샘플 산술 계산을 정의하고 이를 ' 비 위에 표시된 대로 ” 변수:
5단계: 그라데이션 제거 확인
마지막 단계는 방금 수행된 작업을 확인하는 것입니다. 텐서의 그래디언트 ' ㅏ ”가 제거되었으며 출력에서 “를 사용하여 확인해야 합니다. 인쇄() ' 방법:
print('torch.no_grad를 사용한 기울기 계산: ', A.grad)print('\n원래 텐서: ', A)
print('\n샘플 산술 계산: ', B)
위 코드는 다음과 같이 작동합니다.
- “ 졸업생 ” 방법은 텐서의 기울기를 제공합니다.” ㅏ '. '를 사용하여 그라디언트가 제거되었기 때문에 아래 출력에는 아무 것도 표시되지 않습니다. 토치.no_grad ' 방법.
- 원래 텐서는 여전히 '에서 볼 수 있듯이 그라데이션이 있음을 보여줍니다. require_grad=참 ”문이 출력됩니다.
- 마지막으로 샘플 산술 계산은 이전에 정의한 방정식의 결과를 보여줍니다.
메모 : 여기에서 Colab Notebook에 액세스할 수 있습니다. 링크 .
전문가의 팁
“ 토치.no_grad ” 방법은 경사도가 필요하지 않거나 하드웨어의 처리 부하를 줄여야 하는 경우에 이상적입니다. 이 방법의 또 다른 용도는 추론 중에입니다. 모델은 새 데이터를 기반으로 예측하는 데만 사용되기 때문입니다. 훈련이 필요하지 않으므로 단순히 기울기 계산을 비활성화하는 것이 합리적입니다.
성공! 우리는 PyTorch에서 그래디언트를 비활성화하기 위해 'torch.no_grad' 메소드를 사용하는 방법을 보여주었습니다.
결론
사용 ' 토치.no_grad ” 메서드를 “ 내부에 정의하여 PyTorch에서 ~와 함께 ” 루프와 그 안에 포함된 모든 텐서는 그라데이션이 제거됩니다. 이를 통해 처리 속도가 향상되고 훈련 루프 내에서 기울기가 누적되는 것을 방지할 수 있습니다. 이 블로그에서는 ' 토치.no_grad ” 메소드를 사용하여 PyTorch에서 선택한 텐서의 그래디언트를 비활성화할 수 있습니다.