[PyTorch] PyTorch 구조 학습
학습 결과를 공유하려면?
model.save()
- 학습 결과 저장을 위한 메서드
- 모델 아키텍처와 파라미터 저장.
- 모델 학습 중간 과정 저장 \(\rightarrow\) 최선의 결과 모델 선택.
- 만들어진 모델을 외부 연구자와 공유하여 학습 재연성 향상.
학습 내용을 기록하려면?
- 텐서보드tensorboard, 웨이트 앤 바이어스weight & biases; wandb 사용!
Tensorboard
- 텐서플로우TensorFlow의 프로젝트로 만들어진 시각화 도구
- 학습 그래프, 지표metric, 학습 결과의 시각화 지원
- 파이토치PyTorch도 연결 가능 \(\rightarrow\) 딥 러닝 시각화 핵심 도구
- scalar: 지표 등 상수 값의 연속(epoch) 표시
- graph: 모델의 계산 그래프computational graph 표시
- histogram: 모델 파라미터parameter; weight 등 값의 분포 표현
- image: 예측 값과 실제 값 비교 표시
- mesh: 3d 형태 데이터 표현 도구
Weight & Biases
- 부분 무료
- 머신 러닝 실험을 원활히 지원하기 위한 상용 도구
- 협업, 코드 버저닝, 실험 결과 기록 등 제공.
- MLOps의 대표적 툴
- 프로젝트 단위로 코드나 실험을 공유할 때 편한 장점
