PyTorch ONNX エラー「FXE0011:no-symbolic-function-for-call-function」の原因と解決策

PyTorchのONNXにおけるTorchDynamoベースのONNXエクスポーターエラー「FXE0011:no-symbolic-function-for-call-function」の解説

PyTorchのONNX exporterは、PyTorchモデルをONNX形式に変換するためのツールです。TorchDynamoは、このexporterの新しいバックエンドであり、従来のバックエンドよりも多くの機能とパフォーマンスを提供します。

しかし、TorchDynamoを使用する際に、「FXE0011:no-symbolic-function-for-call-function」というエラーが発生する場合があります。このエラーは、torch.onnx.export()を使用してモデルをエクスポートしようとすると発生します。

原因

このエラーは、TorchDynamoがモデル内のすべての関数をシンボリック形式に変換できない場合に発生します。シンボリック形式とは、グラフ構造と演算の種類のみを表す形式です。TorchDynamoは、すべての組み込み関数をシンボリック形式に変換できますが、ユーザー定義関数やサードパーティライブラリの関数は変換できない場合があります。

解決策

このエラーを解決するには、以下の方法を試すことができます。

• モデル内のすべての関数をTorchScript形式に変換する

TorchScriptは、PyTorchモデルを効率的に実行するための中間形式です。TorchScript形式に変換することで、TorchDynamoがモデル内のすべての関数をシンボリック形式に変換できるようになります。

• torch.onnx.set_training()を使用してモデルをトレーニングモードにする

TorchDynamoは、モデルがトレーニングモードの場合にのみ、すべての関数をシンボリック形式に変換できます。

• torch.onnx.export()のinput_namesおよびoutput_names引数を使用して、エクスポートするグラフを指定する

これらの引数を使用して、エクスポートするグラフの入力と出力を指定することで、TorchDynamoが変換する必要がある関数を減らすことができます。

• torch.onnx.export()のdynamic_axes引数を使用して、動的軸を指定する

モデルに動的軸がある場合、dynamic_axes引数を使用して、これらの軸を指定する必要があります。

以下の情報源から、このエラーに関する詳細情報を得ることができます。

この情報は参考用であり、予告なく変更される場合があります。

PyTorch ONNX TorchDynamo エラー「FXE0011:no-symbolic-function-for-call-function」のサンプルコード

import torch
from torch.jit import trace

# モデル定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルをTorchScript形式に変換
model = MyModel()
scripted_model = trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# TorchScript形式のモデルをONNX形式に変換
torch.onnx.export(scripted_model, "my_model.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"])

torch.onnx.set_training()を使用してモデルをトレーニングモードにする

import torch

# モデル定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルをトレーニングモードにする
model = MyModel()
model.train()

# モデルをONNX形式に変換
torch.onnx.export(model, "my_model.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"])

torch.onnx.export()のinput_namesおよびoutput_names引数を使用して、エクスポートするグラフを指定する

import torch

# モデル定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# エクスポートするグラフの入力と出力を指定
input_names = ["input1", "input2"]
output_names = ["output1", "output2"]

# モデルをONNX形式に変換
torch.onnx.export(model, "my_model.onnx", input_names=input_names, output_names=output_names)

torch.onnx.export()のdynamic_axes引数を使用して、動的軸を指定する

import torch

# モデル定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 動的軸を指定
dynamic_axes = {"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}

# モデルをONNX形式に変換
torch.onnx.export(model, "my_model.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes=dynamic_axes)

これらのコードは、PyTorch ONNX TorchDynamo エラー「FXE0011:no-symbolic-function-for-call-function」の解決策を理解するのに役立ちます。

PyTorch ONNX TorchDynamo エラー「FXE0011:no-symbolic-function-for-call-function」のその他の解決策

モデルを別の形式に変換する

ONNX以外にも、TensorFlow LiteやCore MLなどの形式に変換することができます。これらの形式の方が、TorchDynamoとの互換性が高い場合があります。

カスタムオペレータを登録する

モデルで使用しているカスタムオペレータをTorchDynamoに登録することで、エラーを解決できる場合があります。

PyTorchのバージョンの変更によって、エラーが解決される場合があります。

GitHubでサポートを依頼する

上記の方法で解決できない場合は、PyTorchのGitHubリポジトリでサポートを依頼することができます。

この情報は参考用であり、予告なく変更される場合があります。