19.1 변수 이름 지정

 앞으로 우리는 수많은 변수를 처리할 것이라서 변수들을 서로 구분할 필요가 없습니다. 변수에 '이름'을 붙여줄 수 있도록 설정하면 해결되겠군요. 그래서 다음과 같이 Variable클래스에 name이라는 인스턴스 변수를 추가했습니다.

class Variable:

  def __init__(self, data, name=None):

    if data is not None:

      if not isinstance(data, np.ndarray):

        raise TypeError('{} is not supported', format(type(data)))

    

    self.data = data

    self.name = name

    self.grad = None

    self.creator = None

    self.generation = 0

    

  def set_creator(self, func):

    self.creator = func

    self.generation = func.generation + 1     

  def backward(self, retain_grad=False):

    if self.grad is None:

      self.grad = np.ones_like(self.data)

    funcs = []

    seen_set = set()

    def add_func(f):

      if f not in seen_set:

        funcs.append(f)

        seen_set.add(f)

        funcs.sort(key=lambda x: x.generation)

    

    add_func(self.creator)

    while funcs:

      f = funcs.pop()   

      # 수정전 gys = [output.grad for output in f.outputs]  

      gys = [output().grad for output in f.outputs]  #

      gxs = f.backward(*gys)   

      if not isinstance(gxs, tuple):  

        gxs = (gxs,)

      

      for x, gx in zip(f.inputs, gxs):  

        if x.grad is None:

          x.grad = gx

        else:

          x.grad = x.grad + gx

        if x.creator is not None:

          add_func(x.creator)

      

      if not retain_grad:

        for y in f.outputs:

          y().grad = None   # y는 약한 참조(weakref)

  def cleargrad(self):

    self.grad = None

이와 같이 초기화 인수 name=None을 추가하고 그 값을 인스턴스 변수 name에 설정합니다. 이제 예컨대 x = Variable(np.array(1.0)), 'input_x')라고 작성하면 변수 x의 이름은 input_x가 됩니다. 아무런 이름도 주지 않으면 변수명으로 None이 할당됩니다.

변수에 이름을 붙일 수 있다면, 예컨대 계산 그래프를 시작화할 때 변수 이름을 그래프에 표시할 수 있습니다. 계산 그래프 시각화는 25단계와 26단계를 참고하세요.