PyTorch FX Transformer.placeholder() を活用したグラフ変換の高度なテクニック

PyTorch FX の torch.fx.Transformer.placeholder() 解説

torch.fx.Transformer.placeholder() は、PyTorch FX でグラフ変換を行う際に、プレースホルダノードを作成するために使用されます。プレースホルダノードは、実際の値ではなく、その値が入力される場所を表すノードです。

主な用途

• グラフ変換の柔軟性を向上させる
• モジュール化と再利用性を促進する
• シンボリック推論と最適化を可能にする

使用方法

torch.fx.Transformer.placeholder() は、以下の引数を受け取ります。

• name: プレースホルダノードの名前
• type: プレースホルダノードの型
• shape: プレースホルダノードの形状 (オプション)

例:

from torch.fx import Transformer

transformer = Transformer()

# プレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))

# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)

# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)

補足

• torch.fx.Transformer.placeholder() は、PyTorch FX の高度な機能です。
• 使用する前に、PyTorch FX の基本的な概念を理解しておくことをお勧めします。

PyTorch FX Transformer.placeholder() サンプルコード

from torch.fx import Transformer

transformer = Transformer()

# プレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))

# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)

# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)

サンプル 2: プレースホルダと型注釈

from torch.fx import Transformer

transformer = Transformer()

# 型注釈付きのプレースホルダノードを作成
placeholder: Tensor = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))

# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)

# 型注釈を確認
print(graph.inputs[0].type)  # Tensor

# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)

サンプル 3: プレースホルダとデフォルト値

from torch.fx import Transformer

transformer = Transformer()

# デフォルト値付きのプレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28), default_value=torch.zeros((1, 28, 28)))

# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)

# デフォルト値を確認
print(graph.inputs[0].default_value)  # Tensor

# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)

サンプル 4: プレースホルダとモジュール化

from torch.fx import Transformer

transformer = Transformer()

# プレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))

# プレースホルダノードを使用するモジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, input):
        # プレースホルダノードを使用する
        return torch.nn.functional.relu(input)

# モジュールをグラフに変換
graph = transformer.create_graph(MyModule(), input_placeholder=placeholder)

# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)

PyTorch FX でプレースホルダを作成する他の方法

方法 1: torch.randn() と torch.nn.Parameter()

from torch import nn

# ランダムなテンソルを作成
input = torch.randn((1, 28, 28))

# パラメータとして登録
input = nn.Parameter(input)

# モジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, input):
        # プレースホルダノードを使用する
        return torch.nn.functional.relu(input)

# モジュールをグラフに変換
graph = torch.fx.graph_module(MyModule())

# グラフを変換
transformed_graph = torch.fx.symbolic_trace(graph)

方法 2: torch.fx.Proxy

from torch.fx import Proxy

# プレースホルダノードを作成
input = Proxy()

# プレースホルダノードを使用するモジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, input):
        # プレースホルダノードを使用する
        return torch.nn.functional.relu(input)

# モジュールをグラフに変換
graph = torch.fx.graph_module(MyModule())

# グラフを変換
transformed_graph = torch.fx.symbolic_trace(graph)

方法 3: torch.fx.GraphModule の input_placeholder 属性

from torch.fx import GraphModule

# プレースホルダノードを作成
input = torch.randn((1, 28, 28))

# モジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, input):
        # プレースホルダノードを使用する
        return torch.nn.functional.relu(input)

# モジュールをグラフに変換
graph_module = GraphModule(MyModule())

# プレースホルダノードを設定
graph_module.input_placeholder = input

# グラフを変換
transformed_graph = graph_module.graph

これらの方法はそれぞれ異なる利点と欠点があります。

方法 1 は最もシンプルですが、ランダムな値で初期化されるため、デバッグが難しい場合があります。

方法 2 は柔軟性がありますが、コードが複雑になる可能性があります。

方法 3 は最も効率的ですが、torch.fx.GraphModule に精通している必要があります。