pytorch, 모델을 불러올 때, model checkpoint 에러가 나는 이유

motivation:

이 오류 메시지는 머신러닝 모델을 다른 버전이나 구조의 모델 체크포인트(checkpoint)로부터 복원하려 할 때 일반적으로 발생합니다. 여기서 문제는 “missing keys”와 “unexpected keys”의 두 가지입니다:

1. Missing Keys: 이는 체크포인트 파일에 있어야 하지만 불러오는 모델 구조에 없는 키(파라미터)들을 의미합니다. 이는 현재 모델이 기대하는 구성요소가 체크포인트에 포함되어 있지 않다는 것을 나타냅니다.

2. Unexpected Keys: 이는 현재 모델에는 없지만 체크포인트 파일에 포함된 키들을 의미합니다. 이것은 체크포인트가 포함하고 있는 추가적인 파라미터가 현재 모델 구조에서 사용되지 않거나 필요하지 않음을 나타냅니다.

이러한 문제는 주로 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있습니다:

• 모델의 버전 차이: 복원하려는 체크포인트가 생성된 모델의 버전과 현재 사용하려는 모델의 버전이 다를 때 발생합니다. 예를 들어, 네트워크의 레이어 구조나 파라미터가 버전에 따라 다를 수 있습니다.

• 다른 모델 구조: 체크포인트가 다른 구조의 모델을 위해 만들어진 경우, 현재 모델과 호환되지 않을 수 있습니다.

해결 방법으로는 다음과 같은 접근을 고려할 수 있습니다:

1. 모델 정의 확인: 현재 사용 중인 모델의 정의가 체크포인트를 생성한 모델과 정확히 일치하는지 확인합니다. 필요하다면 모델 코드의 이전 버전을 찾아서 사용해야 할 수도 있습니다.

2. 체크포인트 수정: 체크포인트 파일에서 불필요하거나 누락된 키를 직접 조정할 수 있습니다. 이를 위해 PyTorch 같은 라이브러리에서 제공하는 도구를 사용하여 체크포인트 파일을 수정할 수 있습니다.

3. 체크포인트 로드 옵션: PyTorch를 사용하는 경우, strict=False 옵션을 사용하여 체크포인트를 로드할 때 모델과 체크포인트 간의 불일치를 무시하도록 할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 모델이 예상대로 작동하지 않을 위험을 내포하고 있으므로 주의해야 합니다.

필요한 경우, 체크포인트와 모델 정의를 자세히 비교하고 정확한 호환성을 확보하는 것이 중요합니다.