PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数：詳細解説

PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数について

torch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数は、PyTorchのJITスカラー型をONNXの型名に変換するために使用されます。

関数の概要

torch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数は、以下の引数を受け取ります。

• jit_scalar_type: PyTorchのJITスカラー型

関数は、引数として渡されたJITスカラー型に対応するONNXの型名を返します。

使用例

以下の例は、torch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数の使用方法を示しています。

import torch
from torch.onnx import JitScalarType

jit_scalar_type = JitScalarType.Float
onnx_type_name = jit_scalar_type.torch_name()

print(onnx_type_name)  # 出力: "float"

補足

• torch.onnx.JitScalarTypeは以下の型を定義しています。
  • Byte
  • Char
  • Short
  • Int
  • Long
  • Half
  • Float
  • Double
  • ComplexFloat
  • ComplexDouble
  • Bool
• ONNXは以下の型をサポートしています。
  • float
  • uint8
  • int8
  • uint16
  • int32
  • int64
  • bool
  • string
  • complex64
  • complex128

PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数のサンプルコード

サンプルコード1: PyTorchモデルのONNXエクスポート

import torch
from torch.onnx import jit_onnx, JitScalarType

# モデル定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# モデルのインスタンス化
model = MyModel()

# 入力ダミーデータ
input_data = torch.randn(1, 10)

# ONNXエクスポート
jit_onnx(model, input_data, "my_model.onnx", dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}})

# JITスカラー型の確認
jit_scalar_type = JitScalarType.Float
onnx_type_name = jit_scalar_type.torch_name()

print(f"JITスカラー型: {jit_scalar_type}")
print(f"ONNX型名: {onnx_type_name}")

サンプルコード2: 異なるJITスカラー型のONNX型名変換

import torch
from torch.onnx import JitScalarType

# さまざまなJITスカラー型
jit_scalar_types = [
    JitScalarType.Byte,
    JitScalarType.Char,
    JitScalarType.Short,
    JitScalarType.Int,
    JitScalarType.Long,
    JitScalarType.Half,
    JitScalarType.Float,
    JitScalarType.Double,
    JitScalarType.ComplexFloat,
    JitScalarType.ComplexDouble,
    JitScalarType.Bool,
]

# 各JITスカラー型のONNX型名変換
for jit_scalar_type in jit_scalar_types:
    onnx_type_name = jit_scalar_type.torch_name()
    print(f"JITスカラー型: {jit_scalar_type} -> ONNX型名: {onnx_type_name}")

サンプルコード3: ONNXモデルの読み込みと推論

import torch
from torch.onnx import load

# ONNXモデルの読み込み
model = load("my_model.onnx")

# 入力ダミーデータ
input_data = torch.randn(1, 10)

# 推論
output = model(input_data)

print(f"推論結果: {output}")

サンプルコード4: ONNXモデルの可視化

import onnxruntime as ort

# ONNXモデルの読み込み
sess = ort.InferenceSession("my_model.onnx")

# モデルの可視化
onnx.utils.visualize(sess.get_modelproto(), "my_model.onnx.gv")

PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数の代替方法

onnx.mapping.TYPE_TO_ONNX_TYPE辞書は、PyTorchの型をONNXの型に対応させます。以下のコードは、torch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数を使用せずに、JITスカラー型をONNXの型名に変換する方法を示しています。

import torch
from onnx import mapping

jit_scalar_type = JitScalarType.Float
onnx_type_name = mapping.TYPE_TO_ONNX_TYPE[jit_scalar_type]

print(f"JITスカラー型: {jit_scalar_type}")
print(f"ONNX型名: {onnx_type_name}")

手動で変換する

以下の表は、PyTorchのJITスカラー型とONNXの型名の対応関係を示しています。

上記の表を参照して、手動でJITスカラー型をONNXの型名に変換することができます。

その他のライブラリを使用する

torch-onnxライブラリなどのサードパーティライブラリは、PyTorchモデルのONNXエクスポートを簡略化する機能を提供します。これらのライブラリは、torch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数を使用せずに、JITスカラー型をONNXの型名に変換する機能を提供している可能性があります。

どの方法を選択するかは、開発者のニーズと環境によって異なります。

• シンプルで分かりやすい方法を求める場合は、torch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数を使用するのがおすすめです。
• より柔軟な方法を求める場合は、onnx.mapping.TYPE_TO_ONNX_TYPE辞書を使用したり、手動で変換したりすることができます。
• PyTorchモデルのONNXエクスポートを簡略化したい場合は、torch-onnxなどのサードパーティライブラリを使用することを検討してください。