PyTorchにおける torch.cuda.make_graphed_callables とは？

PyTorchにおけるtorch.cuda.make_graphed_callablesの概要

torch.cuda.make_graphed_callablesは、以下の機能を提供します。

• パフォーマンスの向上: グラフ化された呼び出し可能な形式に変換することで、モジュールや関数の実行速度を向上させることができます。
• 動的グラフ実行の利便性向上: グラフ化された呼び出し可能な形式は、動的グラフ実行エンジンで使用することができます。これにより、より柔軟なコードを書くことができます。

torch.cuda.make_graphed_callablesは、以下の引数を受け取ります。

• module_or_function: グラフ化したいモジュールまたは関数
• inputs: 入力データ

torch.cuda.make_graphed_callablesは、グラフ化された呼び出し可能な形式のモジュールまたは関数を返します。

import torch

# モジュールをグラフ化
module = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10)
)

# グラフ化された呼び出し可能なモジュールを取得
graphed_module = torch.cuda.make_graphed_callables(module)

# 入力データを作成
inputs = torch.randn(10, 10)

# グラフ化されたモジュールを実行
outputs = graphed_module(inputs)

# 出力を確認
print(outputs)

• torch.cuda.make_graphed_callablesは、CUDAバージョンでのみ使用できます。
• グラフ化された呼び出し可能な形式は、元のモジュールまたは関数と同じ引数を受け取り、同じ出力を返します。
• グラフ化された呼び出し可能な形式は、元のモジュールまたは関数よりも多くのメモリを使用する可能性があります。

torch.cuda.make_graphed_callablesは、PyTorchのCUDAバージョンにおいて、モジュールや関数をグラフ化された呼び出し可能な形式に変換する関数です。この関数は、パフォーマンスの向上や、動的グラフ実行の利便性を向上させるために使用することができます。

• 上記は、torch.cuda.make_graphed_callablesの基本的な使用方法について説明しています。詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
• torch.cuda.make_graphed_callablesは、まだ開発中の機能です。今後、変更される可能性があります。

PyTorchにおけるtorch.cuda.make_graphed_callablesのサンプルコード

単純なモジュールのグラフ化

import torch

# モジュールを定義
module = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10)
)

# 入力データを作成
inputs = torch.randn(10, 10)

# モジュールをグラフ化
graphed_module = torch.cuda.make_graphed_callables(module)

# グラフ化されたモジュールを実行
outputs = graphed_module(inputs)

# 出力を確認
print(outputs)

動的グラフ実行

import torch

# モジュールを定義
module = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10)
)

# 入力データを作成
inputs = torch.randn(10, 10)

# グラフ化されたモジュールを取得
graphed_module = torch.cuda.make_graphed_callables(module)

# 動的グラフ実行エンジンを作成
engine = torch.jit.GraphExecutor(graphed_module)

# グラフ化されたモジュールを実行
outputs = engine.run(inputs)

# 出力を確認
print(outputs)

カスタムモジュールのグラフ化

import torch

# カスタムモジュールを定義
class CustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 100)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

# モジュールをインスタンス化
module = CustomModule()

# 入力データを作成
inputs = torch.randn(10, 10)

# モジュールをグラフ化
graphed_module = torch.cuda.make_graphed_callables(module)

# グラフ化されたモジュールを実行
outputs = graphed_module(inputs)

# 出力を確認
print(outputs)

複数の引数を持つモジュールのグラフ化

import torch

# モジュールを定義
class CustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 100)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x, y):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x + y

# モジュールをインスタンス化
module = CustomModule()

# 入力データを作成
inputs1 = torch.randn(10, 10)
inputs2 = torch.randn(10, 10)

# モジュールをグラフ化
graphed_module = torch.cuda.make_graphed_callables(module)

# グラフ化されたモジュールを実行
outputs = graphed_module(inputs1, inputs2)

# 出力を確認
print(outputs)

出力テンソルを指定する

import torch

# モジュールを定義
class CustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 100)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

# モジュールをインスタンス化
module = CustomModule()

# 入力データを作成
inputs = torch.randn(10, 10)

# 出力テンソルを作成

PyTorchにおけるtorch.cuda.make_graphed_callablesの代替方法

torch.jit.traceは、モジュールの実行をトレースし、グラフ化された呼び出し可能な形式に変換する関数です。torch.cuda.make_graphed_callablesよりも多くの機能を提供していますが、パフォーマンスは劣る可能性があります。

import torch

# モジュールを定義
module = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10)
)

# 入力データを作成
inputs = torch.randn(10, 10)

# モジュールをトレース
graphed_module = torch.jit.trace(module, inputs)

# グラフ化されたモジュールを実行
outputs = graphed_module(inputs)

# 出力を確認
print(outputs)

torch.jit.scriptは、モジュールのPythonコードをグラフ化された呼び出し可能な形式に変換する関数です。torch.cuda.make_graphed_callablesよりも多くの機能を提供していますが、パフォーマンスは劣る可能性があります。

import torch

# モジュールを定義
module = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10)
)

# モジュールをスクリプト化
graphed_module = torch.jit.script(module)

# 入力データを作成
inputs = torch.randn(10, 10)

# グラフ化されたモジュールを実行
outputs = graphed_module(inputs)

# 出力を確認
print(outputs)

手動でグラフを作成する

torch.jit.Graphを使用して、手動でグラフを作成することができます。これは、最も柔軟な方法ですが、最も複雑な方法でもあります。

import torch

# グラフを作成
graph = torch.jit.Graph()

# 入力ノードを作成
inputs = torch.jit.prim.Var("inputs", torch.Tensor)

# 計算ノードを作成
linear1 = torch.jit.prim.Constant(torch.randn(10, 100))
relu = torch.jit.prim.Constant(torch.nn.ReLU())
linear2 = torch.jit.prim.Constant(torch.randn(100, 10))

# 計算グラフを構築
outputs = torch.jit.prim.Add(
    torch.jit.prim.MatMul(inputs, linear1),
    torch.jit.prim.MatMul(relu(outputs), linear2)
)

# グラフを実行
outputs = torch.jit.GraphExecutor(graph).run(inputs)

# 出力を確認
print(outputs)

torch.cuda.make_graphed_callablesは、PyTorchのCUDAバージョンにおいて、モジュールや関数をグラフ化された呼び出し可能な形式に変換する便利な関数です。しかし、他の方法を使用することで、より多くの機能やパフォーマンスを得ることができます。

• 上記の方法は、PyTorchのバージョンによって異なる場合があります。