torch.fx.Interpreter.boxed_run() のサンプルコード

PyTorch FX: torch.fx.Interpreter.boxed_run() の詳細解説

torch.fx.Interpreter.boxed_run() は、PyTorch FX でグラフモジュールを実行するための重要な関数です。この関数は、グラフモジュールを Python 関数に変換し、その関数を引数として渡された入力データで実行します。

動作

boxed_run() は以下の手順で動作します。

1. グラフモジュールを Python 関数に変換
   • グラフモジュールの各ノードは、Python 関数に変換されます。
   • ノード間の接続は、Python 関数間の呼び出しに変換されます。
2. 変換された Python 関数を実行
   • 変換された Python 関数は、引数として渡された入力データで実行されます。
   • 関数の出力は、グラフモジュールの出力になります。

引数

boxed_run() は以下の引数を受け取ります。

• module: 実行するグラフモジュール
• args: 入力データ
• kwargs: 追加のキーワード引数

戻り値

boxed_run() は、グラフモジュールの出力データを返します。

例

以下の例は、boxed_run() の使い方を示しています。

import torch
from torch.fx import Interpreter

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    return x + 1

# グラフモジュールのコンパイル
graph_module = torch.fx.GraphModule(my_module)

# Interpreter の作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# 入力データ
x = torch.tensor(1)

# `boxed_run()` の実行
output = interpreter.boxed_run(x)

# 出力
print(output)

この例では、my_module というグラフモジュールを定義し、Interpreter を使って Python 関数に変換します。その後、boxed_run() を使って変換された Python 関数を実行し、出力を出力します。

利点

boxed_run() を使うと、以下の利点があります。

• グラフモジュールのデバッグが容易になる
  • 変換された Python 関数は、通常の Python 関数と同様にデバッグできます。
• グラフモジュールの移植性が向上する
  • 変換された Python 関数は、TorchScript や ONNX などの形式に変換できます。

注意事項

boxed_run() を使う際には、以下の点に注意する必要があります。

• グラフモジュールのすべてのノードが Python 関数に変換できるとは限らない
  • 変換できないノードがある場合は、boxed_run() はエラーを出力します。
• 変換された Python 関数は、元のグラフモジュールと同じ動作を保証するものではない
  • 変換によって、グラフモジュールの動作が微妙に変化する可能性があります。

補足

• boxed_run() は、PyTorch 1.8 以降で利用可能です。

PyTorch FX: torch.fx.Interpreter.boxed_run() のサンプルコード

単純な加算

import torch
from torch.fx import Interpreter

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    return x + 1

# グラフモジュールのコンパイル
graph_module = torch.fx.GraphModule(my_module)

# Interpreter の作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# 入力データ
x = torch.tensor(1)

# `boxed_run()` の実行
output = interpreter.boxed_run(x)

# 出力
print(output)

tensor(2)

条件分岐

import torch
from torch.fx import Interpreter

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    if x > 0:
        return x + 1
    else:
        return x - 1

# グラフモジュールのコンパイル
graph_module = torch.fx.GraphModule(my_module)

# Interpreter の作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# 入力データ
x = torch.tensor(1)

# `boxed_run()` の実行
output = interpreter.boxed_run(x)

# 出力
print(output)

出力：

tensor(2)

ループ

import torch
from torch.fx import Interpreter

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    for i in range(3):
        x = x + 1
    return x

# グラフモジュールのコンパイル
graph_module = torch.fx.GraphModule(my_module)

# Interpreter の作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# 入力データ
x = torch.tensor(1)

# `boxed_run()` の実行
output = interpreter.boxed_run(x)

# 出力
print(output)

出力：

tensor(4)

モジュールの呼び出し

import torch
from torch.fx import Interpreter

# モジュールの定義
def my_module1(x):
    return x + 1

def my_module2(x):
    return x * 2

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    x = my_module1(x)
    x = my_module2(x)
    return x

# グラフモジュールのコンパイル
graph_module = torch.fx.GraphModule(my_module)

# Interpreter の作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# 入力データ
x = torch.tensor(1)

# `boxed_run()` の実行
output = interpreter.boxed_run(x)

# 出力
print(output)

出力：

tensor(4)

カスタムノード

import torch
from torch.fx import Interpreter

# カスタムノードの定義
class MyNode(torch.fx.Node):
    def __init__(self, name, args, kwargs):
        super().__init__(name, args, kwargs)

    def forward(self):
        x = self.args[0]
        return x + 1

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    return MyNode('my_node', [x], {})()

# グラフモジュールのコンパイル
graph_module = torch.fx.GraphModule(my_module)

# Interpreter の作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# 入力データ
x = torch.tensor(1)

# `boxed_run()` の実行
output = interpreter.boxed_run(x)

# 出力
print(output)

出力：

tensor(2)

これらのサンプルコードは、torch.fx.Interpreter.boxed_run() の使い方を理解するのに役立ちます。

torch.fx.Interpreter.boxed_run() 以外の方法

torch.jit.trace() は、グラフモジュールを TorchScript モジュールに変換します。TorchScript モジュールは、Python 関数に変換されたグラフモジュールと同様に動作します。

import torch
from torch.jit import trace

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    return x + 1

# グラフモジュールのトレース
traced_module = trace(my_module, example_inputs=torch.tensor(1))

# 実行
output = traced_module(torch.tensor(1))

# 出力
print(output)

出力：

tensor(2)

torch.onnx.export() は、グラフモジュールを ONNX モデルに変換します。ONNX モデルは、さまざまなフレームワークで実行できます。

import torch
from torch.onnx import export

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    return x + 1

# グラフモジュールの ONNX モデルへの変換
export(my_module, "my_module.onnx", input_names=["x"], output_names=["output"])

# 実行
import onnxruntime

sess = onnxruntime.InferenceSession("my_module.onnx")

output = sess.run(["output"], {"x": np.array([1])})

# 出力
print(output)

出力：

[array([2.], dtype=float32)]

手動で Python コードに変換

グラフモジュールを手動で Python コードに変換することもできます。これは、グラフモジュールの動作を完全に制御したい場合に役立ちます。

import torch

# グラフモジュールの定義
def my_module(x):
    return x + 1

# グラフモジュールの Python コードへの変換
def _my_module(x):
    x = torch.add(x, 1)
    return x

# 実行
output = _my_module(torch.tensor(1))

# 出力
print(output)

出力：

tensor(2)

これらの方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。どの方法を使うかは、具体的な状況によって異なります。