Skip to content

Release notes

2.5.0

  • 2026/10/21
  • [기능 추가]
    • RGB 2장 공유 인코더 network type v2p_fast / v2p_standard / v2p_accurate를 추가했습니다. 두 이미지를 batch로 묶어 3채널 공유 인코더 1개로 처리하고, 두 feature와 그 차이를 합쳐 분류합니다.
    • v2p_*는 multipage image_mode로 ["RGB", "RGB"]만 지원합니다. 설정하지 않거나 다른 값이면 Trainer.build()가 새 에러 ConfigMultipageImageModeError(-411306)를 반환합니다. 기존 network type의 multipage 동작은 바뀌지 않습니다.
    • v2p_*의 CAM은 두 이미지의 CAM을 픽셀별 최댓값으로 합친 뒤 정규화합니다. 출력 형식은 기존과 같습니다.
    • v2p 체크포인트는 2.4.x 이하 버전에서 열 수 없습니다.

2.4.1

  • 2026/10/19
  • SaigeToolkit 버전 업데이트: >=2.8.3,<2.9.0
  • [기능 수정]
    • 학습 재개 시 모듈 버전 검사를 checkpoint의 상세 형식 검사보다 먼저 수행하도록 수정했습니다.
    • 학습 중단 오류(TrainingPausedError) 메시지에 Trainer 재생성 안내를 추가했습니다.
    • Module major/minor와 지원하는 training state format_version이 같으면 patch 버전이 다른 checkpoint도 양방향으로 resume할 수 있습니다. Config/data 및 device/AMP 조건은 유지합니다.
    • 학습 상태를 복원하기 전에 model, optimizer, scheduler/scaler 등 등록된 학습 객체와 RNG, 지원 loader state를 검사합니다.
    • 학습 실패 시 누적 gradient를 정리하고, optimizer/scaler 갱신이 시작된 뒤 실패하면 추가 학습을 차단하도록 수정했습니다.
    • Pause checkpoint 저장 성공 후 training loader를 닫습니다.
  • [문서 수정]
    • Train API docstring에 버전 호환 조건과 학습 실패 후 복구 방법을 명시했습니다.

2.4.0

  • 2026/10/15
  • SaigeToolkit 버전 업데이트: 2.8.1 (>=2.8.1,<2.9.0)
  • [기능 추가]
    • Trainer.pause() / Trainer.resume()로 학습 상태를 저장하고 다음 batch부터 학습 재개.
    • Model, optimizer, scheduler, AMP scaler, RNG, train loader 위치와 step/epoch counter 복원.
    • demo/train.py에 학습 → pause → 새 Trainer에서 resume → 학습 → checkpoint 저장 예시 추가.
  • [문서]
    • 기존 Train 문서에 API docstring으로 pause/resume 사용 조건과 caller-defined metadata 설명 추가.
  • [버그 수정]
    • Class 수 자동 추론 시 원본 config가 변경되지 않도록 수정.
    • 지원하지 않는 sampler에 CLS 전용 오류 코드 -411336 반환.
    • Checkpoint의 epoch_step에 실제 epoch 내 step을 저장하도록 수정.
    • SaigeToolkit 2.8.1의 worker 종료 시 Tensor serialization 충돌 수정 반영.
  • [사용 조건]
    • pause() 파일은 같은 CLS version, config/data 순서와 device/AMP 설정으로 재개해야 합니다.
    • 일반 save_checkpoint() 형식은 유지되며, 학습 재개에는 pause() 파일을 사용합니다.

2.3.3

  • 2026/06/17
  • [기능 추가]
    • Train에 사용된 dataset의 class별 라벨 갯수를 리턴하는 get_class_label_counts() API 추가
    • validate() 리턴값에 roc/auroc 관련 metric 추가

2.3.2

  • 2025/09/16
  • SaigeToolkit 버전 업데이트: 2.7.1

2.3.1

  • 2025/04/17
  • [버그 수정]
    • v1_standard, v1_accurate, v2_fast, v2_standard 모델의 경우, validation 없이 학습할 경우, 백본이 학습되지 않는 버그 수정.

2.3.0

  • 2025/04/11
  • SaigeToolkit 버전 업데이트: 2.6.2
  • [기능 변경]
    • 라이브러리 버전 업데이트
      • pytorch==2.7.0+cu128
        • 50시리즈 지원을 위한 업데이트
      • torchvision==0.22.0+cu128
        • 50시리즈 지원을 위한 업데이트