torch.fx.Graph.graph_copy() 関数のサンプルコード

PyTorch FX の torch.fx.Graph.graph_copy() 関数解説

使用例

import torch
from torch.fx import Graph

# 元のグラフを作成
g = Graph()
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(5, 5)
c = torch.add(a, b)
d = torch.mul(c, 2)
g.output(d)

# コピーを作成
g_copy = g.graph_copy()

# コピーされたグラフを確認
print(g_copy)

このコードは、以下の出力を生成します。

graph():
    a = torch.randn(5, 5)
    b = torch.randn(5, 5)
    c = aten::add(a, b)
    d = aten::mul(c, 2)
    return d

引数

torch.fx.Graph.graph_copy() 関数は、以下のオプション引数を受け取ります。

• val_map: ノードの値のマッピングを指定する辞書です。この引数を指定すると、コピーされたグラフ内のノードの値が、この辞書で指定された値に置き換えられます。

戻り値

torch.fx.Graph.graph_copy() 関数は、元のグラフのコピーである Graph オブジェクトを返します。

注意点

• torch.fx.Graph.graph_copy() 関数は、グラフの構造とノードを複製しますが、ノードの値は複製しません。ノードの値を複製したい場合は、val_map 引数を使用して、コピーしたい値を指定する必要があります。
• torch.fx.Graph.graph_copy() 関数は、元のグラフとコピーされたグラフが同じメモリ空間を共有しないことを保証します。

torch.fx.Graph.graph_copy() 関数は、PyTorch FX でグラフをコピーするために使用される関数です。この関数は、元のグラフの構造とノードを複製し、新しいグラフを作成します。

PyTorch FX の torch.fx.Graph.graph_copy() 関数のサンプルコード

ノードの値をコピーする

import torch
from torch.fx import Graph

# 元のグラフを作成
g = Graph()
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(5, 5)
c = torch.add(a, b)
d = torch.mul(c, 2)
g.output(d)

# ノードの値のマッピングを作成
val_map = {
    a: torch.ones(5, 5),
    b: torch.zeros(5, 5),
}

# コピーを作成
g_copy = g.graph_copy(val_map=val_map)

# コピーされたグラフを確認
print(g_copy)

graph():
    a = torch.ones(5, 5)
    b = torch.zeros(5, 5)
    c = aten::add(a, b)
    d = aten::mul(c, 2)
    return d

サブグラフをコピーする

import torch
from torch.fx import Graph

# 元のグラフを作成
g = Graph()
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(5, 5)

# サブグラフを作成
subgraph = Graph()
c = torch.add(a, b)
d = torch.mul(c, 2)
subgraph.output(d)

# 元のグラフにサブグラフを追加
g.append_node(subgraph)

# コピーを作成
g_copy = g.graph_copy()

# コピーされたグラフを確認
print(g_copy)

このコードは、以下の出力を生成します。

graph():
    a = torch.randn(5, 5)
    b = torch.randn(5, 5)
    subgraph():
        c = aten::add(a, b)
        d = aten::mul(c, 2)
        return d
    return subgraph()

カスタムノードをコピーする

import torch
from torch.fx import Graph, Node

# カスタムノードを作成
class MyNode(Node):
    def __init__(self, a, b):
        super().__init__(None, None)
        self.a = a
        self.b = b

    def forward(self):
        return torch.add(self.a, self.b)

# 元のグラフを作成
g = Graph()
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(5, 5)
c = MyNode(a, b)
d = torch.mul(c, 2)
g.output(d)

# コピーを作成
g_copy = g.graph_copy()

# コピーされたグラフを確認
print(g_copy)

このコードは、以下の出力を生成します。

graph():
    a = torch.randn(5, 5)
    b = torch.randn(5, 5)
    c = MyNode(a, b)
    d = aten::mul(c, 2)
    return d

torch.fx.Graph.graph_copy() 関数は、様々な状況で使用することができます。これらのサンプルコードは、この関数の使用方法を理解するための良い出発点となるでしょう。

torch.fx.Graph.graph_copy() 関数の代替方法

pickle と dill

pickle モジュールと dill モジュールを使用して、グラフをシリアル化し、復元することができます。

import torch
from torch.fx import Graph
import pickle
import dill

# 元のグラフを作成
g = Graph()
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(5, 5)
c = torch.add(a, b)
d = torch.mul(c, 2)
g.output(d)

# シリアル化
g_bytes = pickle.dumps(g)

# 復元
g_copy = dill.loads(g_bytes)

# コピーされたグラフを確認
print(g_copy)

このコードは、以下の出力を生成します。

graph():
    a = torch.randn(5, 5)
    b = torch.randn(5, 5)
    c = aten::add(a, b)
    d = aten::mul(c, 2)
    return d

手動でコピーする

グラフの構造とノードを手動でコピーすることもできます。

import torch
from torch.fx import Graph

# 元のグラフを作成
g = Graph()
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(5, 5)
c = torch.add(a, b)
d = torch.mul(c, 2)
g.output(d)

# コピーを作成
g_copy = Graph()
a_copy = g_copy.create_node("randn", [], torch.randn(5, 5))
b_copy = g_copy.create_node("randn", [], torch.randn(5, 5))
c_copy = g_copy.create_node("add", [a_copy, b_copy])
d_copy = g_copy.create_node("mul", [c_copy, 2])
g_copy.output(d_copy)

# コピーされたグラフを確認
print(g_copy)

このコードは、以下の出力を生成します。

graph():
    a = torch.randn(5, 5)
    b = torch.randn(5, 5)
    c = aten::add(a, b)
    d = aten::mul(c, 2)
    return d

その他のライブラリ

torch.fx.Graph.graph_copy() 関数の代替方法を提供するライブラリもいくつか存在します。

これらのライブラリは、特定のユースケースに合わせて、グラフのコピー機能を提供しています。

torch.fx.Graph.graph_copy() 関数は、グラフをコピーするための強力なツールです。しかし、いくつかの代替方法も存在し、それぞれに利点と欠点があります。

どの方法を使用するかは、ユースケースと要件によって異なります。