Transformer를 구현하며 배운 것들

Jiwon Kang·2022년 1월 14일

Pytorch Layer Initialization

첫번째 : apply() 함수 이용하기

def apply_xavier(layer):
    if hasattr(layer, 'weight'):
        print(layer)
        torch.nn.init.xavier_uniform_(layer.weight)

encoder_layer=EncoderLayer(128,8,2048)
encoder_layer.apply(apply_xavier)

Output:

Linear(in_features=128, out_features=128, bias=True)
Linear(in_features=128, out_features=128, bias=True)
Linear(in_features=128, out_features=128, bias=True)
Linear(in_features=128, out_features=128, bias=True)
Linear(in_features=128, out_features=2048, bias=True)
Linear(in_features=2048, out_features=128, bias=True)
LayerNorm((128,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)

두번째 : named_parameters() 함수 이용하기

named_parameters() 함수는 (param_name, param_weight) 형태의 튜플을 반환한다.

for param in encoder_layer.named_parameters():
  print(param[0])

Output:

multiheadattention.fcQ.weight
multiheadattention.fcQ.bias
multiheadattention.fcK.weight
multiheadattention.fcK.bias
multiheadattention.fcV.weight
multiheadattention.fcV.bias
multiheadattention.fcOut.weight
multiheadattention.fcOut.bias
ffn.fc1.weight
ffn.fc1.bias
ffn.fc2.weight
ffn.fc2.bias
layerNorm.weight
layerNorm.bias

Xavier Uniform Initilization을 이용하고자 한다면 다음과 같이 조건식을 추가하여 초기화하면 된다. (bias와 nn.layerNorm()은 초기화 대상이 아니므로 제외해준 모습을 볼 수 있다.)

for layer in encoder_layer.named_parameters():
    if 'weight' in layer[0] and 'layerNorm' not in layer[0]:
        print(layer[0])
        torch.nn.init.xavier_uniform_(layer[1])

Output:

multiheadattention.fcQ.weight
multiheadattention.fcK.weight
multiheadattention.fcV.weight
multiheadattention.fcOut.weight
ffn.fc1.weight
ffn.fc2.weight

Pytorch에서 List 형식으로 layer 선언하기

처음에 작성했던 코드는 다음과 같다.

class Decoder(nn.Module):
    def __init__ (self, N, hidden_dim, num_head, inner_dim):
        super().__init__()

        self.dec_layers = []
        for i in range(N):
            self.dec_layers.append(DecoderLayer(hidden_dim, num_head, inner_dim))

이 코드는 문제가 있는 코드이다. 왜일까? 저렇게 단순히 Python 리스트에 레이어를 집어넣어서 사용하면 Pytorch가 layer를 제대로 인식하지 못하는 상황이 벌어지기 때문이다. 이 말인 즉, 상위 layer에서 children()을 호출해도 저 self.dec_layers안의 layer들은 호출되지 않는다는 이야기이다. 당연히 model.parameters()를 호출해도 저 layer들의 parameter들은 누락되게 되고, 학습을 해도 optimizer가 최적화하지 않는 치명적인(!) 상태가 된다. (당연하다, optimizer에 parameter가 등록되어 있지 않으니까.)

그러면 어떻게 해야할까?

nn.ModuleList

이를 위해서, Python은 nn.ModueList를 제공한다. 사용법은 다음과 같다

self.dec_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(hidden_dim, num_head, inner_dim) for _ in range(N)])

그러면 Pytorch에서 정상적으로 layer들을 인식한다. 쓸 때는 일반적인 반복문처럼 for layer in self.dec_layers:으로 사용하면 된다.

Pytorch에서 += 연산자의 위험성

참고 사이트

Pytorch에서 layer를 짤 때 다음과 같은 코드는 조심해야 한다.

    def forward(self, input, mask = None):

        # input : (bs, seq_len, hidden_dim)

        # encoder attention
        # uses only padding mask
        output = self.multiheadattention(srcQ= input, srcK = input, srcV = input, mask = mask)
        output = self.dropout1(output)
        output += input
        output = self.layerNorm(output)

        output_ = self.ffn(output)
        output_ = self.dropout2(output_)
        output += output
        output = self.layerNorm(output)

        # output : (bs, seq_len, hidden_dim)
        return output

왜냐? 이 += 연산자가 바로 inplace 연산자이기 때문이다. 따라서 이를 이용해서 layer를 짜고 loss.backward()를 하면 Pytorch가 One of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 에러를 내뿜게 된다. 디버깅하기 힘드니까 조심하자.... Pytorch를 사용하면서 느끼는 건 잘 모르면 진짜 그냥 안전하게 짜는게 에러 안나고 베스트라는 것이다. 코드 길이 줄이겠다고 += 썼다가 에러 잡느라 몇시간을 날렸다....

모델 코드가.... detach()...?

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, N = 3, hidden_dim = 256, num_head = 8, inner_dim = 512):
        super().__init__()
        self.encoder = Encoder(N, hidden_dim, num_head, inner_dim)
        self.decoder = Decoder(N, hidden_dim, num_head, inner_dim)

    def forward(self, enc_src, dec_src):
        # enc_src : (bs, seq_len)
        # dec_src : (bs, seq_len)

        # print(f'enc_src : {enc_src.shape}')
        # print(f'dec_src : {dec_src.shape}')

        enc_output = self.encoder(enc_src)
        output, logits = self.decoder(dec_src, enc_src, enc_output.detach())
        # logits = (bs, seq_len, VOCAB_SIZE)

        return output, logits

문제의 코드(17).... enc_output.detach()가 보이는가? 도대체 무슨 생각을 저 코드를 넣었던 건지 모르겠다....
저러면 당연히 encoder가 학습이 될리가 없는데 진짜 멍청함을 느끼는 순간이었다.

파란색 곡선이 보이는가...? 아 어이없어... 저거 떼자마자 귀신같이 학습이 잘된다 ^^ 마스크 수정하러 가자

Masking Function

막판까지 속썩였던 애들 중 한명이다.... 논문에서는 query_len과 key_len을 동일하게 놓고 진행한다. 그래서 처음에 padding mask와 lookahead mask 둘 다 input (bs, seq_len)을 받으면 (bs, 1, seq_len, seq_len)을 반환하도록 구현했다. (중간에 1 부분은 num_head broadcasting을 위한 것). Training 할때도 어차피 encoder와 seq_len과 decoder의 seq_len이 같기 때문에 문제가 되지 않았다.

문제는 Inference할 때의 padding mask였다. Inference할 때에는 decoder의 입력으로 <SOS> 토큰 하나만 들어가기 때문에, decoder의 입력은 1이다. 반대로 encoder는 문장 하나가 input으로 들어가기 때문에 일정한 seq_len을 가진다. Encoder-Decoder Self Attention 부분을 살펴보자. decoder의 입력이 srcQ가 되고, encoder의 출력이 srcK가 된다. 따라서 query_len과 key_len이 다른 상황을 마주하게 되는데, 이를 고려하지 못했던 것이다.