728x90 datapipeline3 [PYTORCH] DataLoader의 batch_size와 shuffle 옵션 2가지 설정 방법 및 성능 차이 해결 가이드 PyTorch를 활용한 딥러닝 모델 학습에서 데이터 파이프라인의 효율성은 모델의 최종 정확도만큼이나 중요합니다. 그 중심에는 torch.utils.data.DataLoader가 있으며, 특히 batch_size와 shuffle 옵션은 학습 속도와 수렴 성능을 결정짓는 핵심 변수입니다. 본 가이드에서는 이 두 옵션의 기술적 의미와 실무적인 최적화 기법을 상세히 다룹니다.1. DataLoader의 핵심 메커니즘: Batch와 Shuffle의 공생 관계데이터 로더는 데이터셋을 반복 가능한(Iterable) 형태로 감싸서 모델에 데이터를 공급합니다. 여기서 batch_size는 한 번의 가중치 업데이트를 위해 사용하는 데이터의 묶음 크기를 의미하며, shuffle은 각 에포크(Epoch)마다 데이터의 순서를 섞.. 2026. 3. 25. [PYTORCH] Custom collate_fn 구현 방법 및 7가지 가변 길이 시퀀스 해결 가이드 PyTorch의 DataLoader는 기본적으로 모든 데이터 샘플의 크기가 동일하다고 가정하고 이를 단순히 스택(Stack)하여 배치를 만듭니다. 하지만 자연어 처리(NLP)나 오디오 분석과 같이 가변 길이 시퀀스(Variable-length sequences)를 다룰 때는 기본 방식이 에러를 발생시킵니다. 본 가이드에서는 collate_fn을 커스텀하여 복잡한 데이터 구조를 효율적인 텐서 배치로 변환하는 전문적인 해결책을 제시합니다.1. Default Collate와 Custom Collate의 핵심 차이 및 해결 과제기본 default_collate는 리스트 형태의 샘플을 받아 torch.stack()을 호출합니다. 만약 샘플들의 shape가 하나라도 다르면 학습은 중단됩니다. 이를 해결하기 위해 개.. 2026. 3. 25. [PYTHON] Apache Airflow 기반 데이터 파이프라인 DAG 설계 최적화를 위한 5가지 해결 방법과 성능 차이 분석 데이터 엔지니어링의 세계에서 Apache Airflow는 워크플로우 관리의 표준으로 자리 잡았습니다. 파이썬(Python) 코드로 파이프라인을 정의하는 DAG(Directed Acyclic Graph) 방식은 유연성을 제공하지만, 설계가 최적화되지 않으면 스케줄러 부하, 불필요한 리소스 낭비, 그리고 데이터 정합성 실패라는 치명적인 결과를 초래합니다. 본 포스팅에서는 현업 시니어 데이터 엔지니어의 시각에서, 2026년 현재 가장 진보된 DAG 설계 최적화 방법과 실행 환경에 따른 성능 차이를 상세히 분석하고, 복잡한 파이프라인의 병목 현상을 해결하는 실전 전략을 제시합니다.1. 데이터 파이프라인 병목의 근본 원인: 비효율적인 DAG 설계Airflow는 파이썬 코드를 정기적으로 파싱하여 실행 계획을 수립합.. 2026. 2. 23. 이전 1 다음 728x90
