Pythonエンジニア必見！Torch Scriptのtorch.jit.ScriptModule.modules()でコードをもっと効率的に

PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.ScriptModule.modules()解説

Torch Scriptは、PyTorchモデルを効率的なC++コードに変換し、推論速度を向上させるためのツールです。torch.jit.ScriptModuleは、Torch Scriptでコンパイルされたモデルを表すクラスです。

torch.jit.ScriptModule.modules()は、ScriptModule内のすべてのサブモジュールをジェネレータとして返す関数です。サブモジュールとは、nn.Moduleを継承したクラスのインスタンスです。

コード例

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

for module in script_module.modules():
    print(module)

上記のコードは、MyModuleクラスのインスタンスを作成し、torch.jit.traceを使ってScriptModuleに変換します。その後、torch.jit.ScriptModule.modules()を使って、ScriptModule内のすべてのサブモジュールをループ処理します。

出力例

Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)

上記のコードは、MyModuleクラスにはlinear1とlinear2という2つのサブモジュールがあることを示しています。

torch.jit.ScriptModule.modules()は以下の利点があります。

• ScriptModule内のすべてのサブモジュールにアクセスできる。
• サブモジュールに対して処理を行うことができる。
• サブモジュールの名前や属性を取得できる。

torch.jit.ScriptModule.modules()は、Torch Scriptでコンパイルされたモデル内のすべてのサブモジュールにアクセスするための便利な関数です。サブモジュールに対して処理を行う場合や、サブモジュールの名前や属性を取得する場合などに役立ちます。

Torch Scriptのtorch.jit.ScriptModule.modules()のサンプルコード

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# サブモジュールへのアクセス
linear1 = script_module.modules()[0]
linear2 = script_module.modules()[1]

# サブモジュールの属性へのアクセス
print(linear1.weight)
print(linear2.bias)

サブモジュールに対する処理

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# サブモジュールに対する処理
def freeze_module(module):
    for param in module.parameters():
        param.requires_grad = False

for module in script_module.modules():
    freeze_module(module)

# 推論
output = script_module(torch.randn(1, 10))

サブモジュールの名前と属性の取得

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# サブモジュールの名前と属性の取得
for module in script_module.modules():
    print(module.name)
    print(module.parameters())

サブモジュールを別のScriptModuleに追加

import torch

class MyModule1(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)

class MyModule2(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model1 = MyModule1()
model2 = MyModule2()
script_module1 = torch.jit.trace(model1, example_inputs=torch.randn(1, 10))
script_module2 = torch.jit.trace(model2, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# サブモジュールを別のScriptModuleに追加
script_module1.add_module("linear2", script_module2.modules()[0])

# 推論
output = script_module1(torch.randn(1, 10))

ネストされたサブモジュールへのアクセス

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 3)

class MyModule2(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# ネストされたサブモジュールへのアクセス
linear1 = script_module.modules()[0]
conv1 = script_module.modules()[1]
linear2 = script_module.modules()[1].modules()[0]

# サブモジュールの属性へのアクセス
print(linear1.weight)
print(conv1.kernel

サブモジュールへのアクセス方法

サブモジュールを直接参照する

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# サブモジュールへの直接参照
linear1 = script_module.linear1
linear2 = script_module.linear2

# サブモジュールの属性へのアクセス
print(linear1.weight)
print(linear2.bias)

torch.jit.get_submodulesを使用する

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# torch.jit.get_submodulesを使用する
linear1, linear2 = torch.jit.get_submodules(script_module)

# サブモジュールの属性へのアクセス
print(linear1.weight)
print(linear2.bias)

この方法は、サブモジュールの名前が分からなくても使用できます。

torch.jit.ScriptModule.named_modulesを使用する

import torch

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

model = MyModule()
script_module = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# torch.jit.ScriptModule.named_modulesを使用する
for name, module in script_module.named_modules():
    print(name, module)

この方法は、サブモジュールの名前とモジュールオブジェクトのペアをイテレートするのに役立ちます。

その他の方法

• サブモジュールを名前で検索する: script_module.find_module("linear1")
• サブモジュールのタイプで検索する: script_module.get_modules(torch.nn.Linear)

サブモジュールへのアクセスにはいくつかの方法があります。どの方法を使用するかは、特定のニーズによって異なります。