PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.typeの分かりやすい解説

PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.type

概要

Torch Script は、PyTorch モデルをトレースして、機械学習推論に最適化されたグラフ形式に変換するコンパイラです。Torch Script でモジュールの属性の型を取得するには、torch.jit.Attribute.type 関数を使用します。

torch.jit.Attribute.type 関数は、モジュールの属性の名前とモジュール自身を受け取り、属性の型を返します。

例:

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.x = torch.tensor([1, 2, 3])

module = MyModule()

# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"

# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)

print(attr_type)

この例では、attr_type は torch.Tensor 型になります。

用途

torch.jit.Attribute.type 関数は、以下の用途に使用できます。

• モジュールの属性の型情報をプログラムで検査する
• モジュールの属性の型に基づいて処理を行う
• モジュールの属性の型情報をシリアル化する

注意点

• torch.jit.Attribute.type 関数は、Torch Script でトレースされたモジュールでのみ使用できます。
• モジュールの属性が存在しない場合、torch.jit.AttributeError 例外が発生します。

torch.jit.Attribute.type 関数は、Torch Script でモジュールの属性の型を取得するために使用される関数です。これは、モジュールの属性の型情報をプログラムで検査したい場合に役立ちます。

関連用語

• PyTorch
• Torch Script
• モジュール
• 属性
• 型

PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.typeのサンプルコード

モジュールの属性の型を取得する

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.x = torch.tensor([1, 2, 3])

module = MyModule()

# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"

# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)

print(attr_type)

torch.Tensor

モジュールの属性の型に基づいて処理を行う

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.x = torch.tensor([1, 2, 3])

module = MyModule()

# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"

# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)

# 属性の型に基づいて処理を行う
if attr_type == torch.Tensor:
    print("属性 {} は Tensor 型です".format(attr_name))
else:
    print("属性 {} は Tensor 型ではありません".format(attr_name))

出力：

属性 x は Tensor 型です

モジュールの属性の型情報をシリアル化する

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.x = torch.tensor([1, 2, 3])

module = MyModule()

# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"

# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)

# 属性の型情報をシリアル化する
serialized_type = torch.jit.save_pickle(attr_type)

# シリアル化した型情報を復元する
deserialized_type = torch.jit.load_pickle(serialized_type)

print(deserialized_type)

出力：

torch.Tensor

PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.typeの代替方法

モジュールの属性の __type__ 属性を使用する

すべてのモジュールの属性には __type__ 属性があり、属性の型情報を保持しています。

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.x = torch.tensor([1, 2, 3])

module = MyModule()

# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"

# モジュールの属性の型を取得
attr_type = module.x.__type__

print(attr_type)

出力：

torch.Tensor

isinstance 関数を使用して、属性の型をチェックできます。

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.x = torch.tensor([1, 2, 3])

module = MyModule()

# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"

# モジュールの属性の型をチェック
if isinstance(module.x, torch.Tensor):
    print("属性 {} は Tensor 型です".format(attr_name))
else:
    print("属性 {} は Tensor 型ではありません".format(attr_name))

出力：

属性 x は Tensor 型です

type 関数を使用して、属性の型を取得できます。

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.x = torch.tensor([1, 2, 3])

module = MyModule()

# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"

# モジュールの属性の型を取得
attr_type = type(module.x)

print(attr_type)

出力：

<class 'torch.Tensor'>

torch.jit.Attribute.type 関数以外にも、__type__ 属性、isinstance 関数、type 関数を使用して、Torch Script でモジュールの属性の型を取得できます。