PyTorch FX の torch.fx.Interpreter.output() を使ったカスタム FX 変換
PyTorch FX の torch.fx.Interpreter.output() 解説
PyTorch FX は、PyTorch モデルのキャプチャ、変換、最適化のためのフレームワークです。torch.fx.Interpreter.output()
は、FX グラフを実行し、その出力を取得するための関数です。
torch.fx.Interpreter.output()
は、以下の引数を受け取ります。
gm
: FX グラフモジュールargs
: 入力データkwargs
: 追加の引数
torch.fx.Interpreter.output()
は、以下の処理を行います。
- FX グラフをノードごとに実行します。
- 各ノードの出力を記録します。
- 記録された出力のリストを返します。
例
import torch
from torch.fx import GraphModule
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
return x + 1
gm = GraphModule(MyModule())
# Interpreter を作成
interpreter = torch.fx.Interpreter(gm)
# 出力を取得
output = interpreter.output(torch.randn(10))
# 出力確認
print(output)
このコードは、MyModule
モジュールの FX グラフを作成し、Interpreter
を使って実行します。output
変数は、モジュールの出力である x + 1
の値を保持します。
torch.fx.Interpreter.output() の利点
- FX グラフの動作を理解するのに役立ちます。
- デバッグに役立ちます。
- カスタム FX 変換を実装するのに役立ちます。
- FX グラフは、Python コードに変換できます。
- FX グラフは、TorchScript にコンパイルできます。
PyTorch FX の torch.fx.Interpreter.output() のサンプルコード
import torch
from torch.fx import GraphModule
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
return x + 1
gm = GraphModule(MyModule())
# Interpreter を作成
interpreter = torch.fx.Interpreter(gm)
# 出力を取得
output = interpreter.output(torch.randn(10))
# 出力確認
print(output)
条件分岐
import torch
from torch.fx import GraphModule
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
if x > 0:
return x + 1
else:
return x - 1
gm = GraphModule(MyModule())
# Interpreter を作成
interpreter = torch.fx.Interpreter(gm)
# 出力を取得
output = interpreter.output(torch.randn(10))
# 出力確認
print(output)
ループ
import torch
from torch.fx import GraphModule
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
for i in range(10):
x = x + 1
return x
gm = GraphModule(MyModule())
# Interpreter を作成
interpreter = torch.fx.Interpreter(gm)
# 出力を取得
output = interpreter.output(torch.randn(10))
# 出力確認
print(output)
モジュールの呼び出し
import torch
from torch.fx import GraphModule
class MyModule1(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
return x + 1
class MyModule2(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.module1 = MyModule1()
def forward(self, x):
return self.module1(x)
gm = GraphModule(MyModule2())
# Interpreter を作成
interpreter = torch.fx.Interpreter(gm)
# 出力を取得
output = interpreter.output(torch.randn(10))
# 出力確認
print(output)
カスタム FX 変換
import torch
from torch.fx import GraphModule, Transformer
class MyTransformer(Transformer):
def __init__(self):
super().__init__()
def transform(self, gm):
# ...
return gm
gm = GraphModule(MyModule())
# Transformer を作成
transformer = MyTransformer()
# Interpreter を作成
interpreter = torch.fx.Interpreter(gm, transformer=transformer)
# 出力を取得
output = interpreter.output(torch.randn(10))
# 出力確認
print(output)
torch.fx.Interpreter.output() の代替方法
Python コードによる実行
FX グラフは、Python コードに変換できます。変換されたコードを実行することで、グラフの出力を取得できます。
import torch
from torch.fx import GraphModule
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
return x + 1
gm = GraphModule(MyModule())
# Python コードに変換
code = gm.graph.python_code()
# コードを実行
output = eval(code, {"x": torch.randn(10)})
# 出力確認
print(output)
TorchScript による実行
FX グラフは、TorchScript にコンパイルできます。コンパイルされたモジュールを実行することで、グラフの出力を取得できます。
import torch
from torch.fx import GraphModule
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
return x + 1
gm = GraphModule(MyModule())
# TorchScript にコンパイル
traced_module = gm.trace()
# モジュールを実行
output = traced_module(torch.randn(10))
# 出力確認
print(output)
カスタム FX ランタイム
torch.fx.Interpreter
は、FX グラフを実行するためのデフォルトのランタイムです。しかし、カスタムランタイムを実装することもできます。
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