pytorch에서 nn.Module.apply() 사용하기

# weight initialization
def initialize_weights(model):
    classname = model.__class__.__name__
    # fc layer
    if classname.find('Linear') != -1:
        nn.init.normal_(model.weight.data, 0.0, 0.02)
        nn.init.constant_(model.bias.data, 0)
    # batchnorm
    elif classname.find('BatchNorm') != -1:
        nn.init.normal_(model.weight.data, 1.0, 0.02)
        nn.init.constant_(model.bias.data, 0)

teacher.apply(initialize_weights);

주어진 코드는 initialize_weights라는 함수를 정의한 뒤, 이 함수를 활용하여 teacher 모델의 가중치(weight)와 편향(bias)을 초기화하는 과정입니다. 함수를 통해 모델의 각 레이어별로 특정 초기화 방법을 적용합니다.

nn.Module.apply()는 PyTorch에서 제공하는 함수로, 모델의 모든 하위 모듈에 대해 주어진 함수를 적용하는 역할을 합니다. apply() 함수를 호출하면 모델의 모든 하위 모듈에 대해 주어진 초기화 함수를 실행하게 됩니다.

여기서 주목해야 할 부분은 initialize_weights 함수 내의 두 가지 조건입니다:
1. classname.find('Linear') != -1: 이 조건은 모듈의 클래스 이름이 "Linear"를 포함하는 경우를 확인합니다. 즉, fully connected 레이어인 경우를 의미합니다. 이 경우 해당 레이어의 가중치와 편향을 정규 분포에서 추출한 랜덤한 값으로 초기화합니다.
2. classname.find('BatchNorm') != -1: 이 조건은 모듈의 클래스 이름이 "BatchNorm"을 포함하는 경우를 확인합니다. 즉, 배치 정규화 레이어인 경우를 의미합니다. 이 경우 해당 레이어의 가중치를 1로, 편향을 0으로 초기화합니다.

마지막 줄에서 teacher.apply(initialize_weights)를 호출하면, initialize_weights 함수가 teacher 모델의 각 레이어에 적용됩니다. 이를 통해 가중치와 편향이 초기화되고, 모델이 적절한 초기 상태에서 학습을 시작할 수 있게 됩니다. 이 초기화 단계는 학습의 안정성과 수렴을 도울 수 있습니다.