PyTorch FX: 「torch.fx.Tracer.trace()」でPythonコードをFXグラフに変換

PyTorch FXにおける「torch.fx.Tracer.trace()」のプログラミング解説

torch.fx.Tracer.trace() は、PyTorch FXにおける重要な機能の一つであり、Pythonのコードをトレースし、その実行グラフを表現するFXグラフに変換します。このFXグラフは、モデルの推論、分析、最適化などに活用することができます。

仕組み

torch.fx.Tracer.trace() は、デコレータとして使用されます。デコレータで修飾された関数は、実行時にトレースされ、その操作がFXグラフ上のノードに変換されます。例えば、以下のコードは、my_module という名前のモジュール内の forward 関数をトレースします。

import torch.fx as fx

@fx.Tracer.trace()
def forward(x):
  return x + 1

my_module = fx.build(forward)

このコードを実行すると、my_module モジュール内の forward 関数はトレースされ、以下のFXグラフが生成されます。

graph = fx.Graph()
with graph.as_default():
  x = graph.placeholder('x')
  add = graph.call_module('add', x, 1)
  my_module.forward = graph

このFXグラフは、x という入力を受け取り、1を加算して出力を返すという forward 関数の動作を表現しています。

使用方法

torch.fx.Tracer.trace() は、以下の目的で使用することができます。

• モデルの推論: FXグラフは、モデルの推論に使用することができます。fx.Interpreter クラスを使用して、FXグラフを実行し、モデルの出力値を計算することができます。
• モデルの分析: FXグラフは、モデルの分析に使用することができます。例えば、グラフ内の操作の種類や、各操作にかかる計算量などを分析することができます。
• モデルの最適化: FXグラフは、モデルの最適化に使用することができます。例えば、グラフ内の操作の順序を変更したり、不要な操作を削除したりすることで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。

例

以下のコードは、torch.fx.Tracer.trace() を使用して、簡単な畳み込みニューラルネットワーク (CNN) モデルをトレースする方法を示しています。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx

class CNN(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1)
    self.pool = nn.MaxPool2d(2)
    self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
    self.fc = nn.Linear(192, 10)

  def forward(self, x):
    x = self.conv1(x)
    x = self.pool(x)
    x = self.conv2(x)
    x = x.view(-1, 192)
    x = self.fc(x)
    return x

model = CNN()

# Trace the model
@fx.Tracer.trace()
def forward(x):
  return model(x)

# Build the FX module
my_module = fx.build(forward)

# Print the FX graph
print(my_module.graph)

このコードを実行すると、以下のFXグラフが生成されます。

graph = fx.Graph()
with graph.as_default():
  x = graph.placeholder('x')
  conv1 = graph.call_module('conv1', x)
  pool = graph.call_module('pool', conv1)
  conv2 = graph.call_module('conv2', pool)
  view = graph.call_module('view', conv2)
  fc = graph.call_module('fc', view)
  my_module.forward = graph

このFXグラフは、CNNモデルのアーキテクチャと、各層の操作を表現しています。

torch.fx.Tracer.trace() は、PyTorch FXにおける重要な機能であり、Pythonのコードをトレースし、FXグラフに変換することで、モデルの推論、分析、最適化などに活用することができます。

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