PyTorch FX Transformer.placeholder() を活用したグラフ変換の高度なテクニック
PyTorch FX の torch.fx.Transformer.placeholder() 解説
torch.fx.Transformer.placeholder()
は、PyTorch FX でグラフ変換を行う際に、プレースホルダノードを作成するために使用されます。プレースホルダノードは、実際の値ではなく、その値が入力される場所を表すノードです。
主な用途
- グラフ変換の柔軟性を向上させる
- モジュール化と再利用性を促進する
- シンボリック推論と最適化を可能にする
使用方法
torch.fx.Transformer.placeholder()
は、以下の引数を受け取ります。
name
: プレースホルダノードの名前type
: プレースホルダノードの型shape
: プレースホルダノードの形状 (オプション)
例:
from torch.fx import Transformer
transformer = Transformer()
# プレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))
# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)
# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)
補足
torch.fx.Transformer.placeholder()
は、PyTorch FX の高度な機能です。- 使用する前に、PyTorch FX の基本的な概念を理解しておくことをお勧めします。
PyTorch FX Transformer.placeholder() サンプルコード
from torch.fx import Transformer
transformer = Transformer()
# プレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))
# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)
# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)
サンプル 2: プレースホルダと型注釈
from torch.fx import Transformer
transformer = Transformer()
# 型注釈付きのプレースホルダノードを作成
placeholder: Tensor = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))
# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)
# 型注釈を確認
print(graph.inputs[0].type) # Tensor
# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)
サンプル 3: プレースホルダとデフォルト値
from torch.fx import Transformer
transformer = Transformer()
# デフォルト値付きのプレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28), default_value=torch.zeros((1, 28, 28)))
# プレースホルダノードを使用する
graph = transformer.create_graph(my_module, input_placeholder=placeholder)
# デフォルト値を確認
print(graph.inputs[0].default_value) # Tensor
# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)
サンプル 4: プレースホルダとモジュール化
from torch.fx import Transformer
transformer = Transformer()
# プレースホルダノードを作成
placeholder = transformer.placeholder("input", torch.float, (1, 28, 28))
# プレースホルダノードを使用するモジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, input):
# プレースホルダノードを使用する
return torch.nn.functional.relu(input)
# モジュールをグラフに変換
graph = transformer.create_graph(MyModule(), input_placeholder=placeholder)
# グラフを変換
transformed_graph = transformer.transform(graph)
PyTorch FX でプレースホルダを作成する他の方法
方法 1: torch.randn() と torch.nn.Parameter()
from torch import nn
# ランダムなテンソルを作成
input = torch.randn((1, 28, 28))
# パラメータとして登録
input = nn.Parameter(input)
# モジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, input):
# プレースホルダノードを使用する
return torch.nn.functional.relu(input)
# モジュールをグラフに変換
graph = torch.fx.graph_module(MyModule())
# グラフを変換
transformed_graph = torch.fx.symbolic_trace(graph)
方法 2: torch.fx.Proxy
from torch.fx import Proxy
# プレースホルダノードを作成
input = Proxy()
# プレースホルダノードを使用するモジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, input):
# プレースホルダノードを使用する
return torch.nn.functional.relu(input)
# モジュールをグラフに変換
graph = torch.fx.graph_module(MyModule())
# グラフを変換
transformed_graph = torch.fx.symbolic_trace(graph)
方法 3: torch.fx.GraphModule の input_placeholder 属性
from torch.fx import GraphModule
# プレースホルダノードを作成
input = torch.randn((1, 28, 28))
# モジュールを作成
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, input):
# プレースホルダノードを使用する
return torch.nn.functional.relu(input)
# モジュールをグラフに変換
graph_module = GraphModule(MyModule())
# プレースホルダノードを設定
graph_module.input_placeholder = input
# グラフを変換
transformed_graph = graph_module.graph
これらの方法はそれぞれ異なる利点と欠点があります。
方法 1 は最もシンプルですが、ランダムな値で初期化されるため、デバッグが難しい場合があります。
方法 2 は柔軟性がありますが、コードが複雑になる可能性があります。
方法 3 は最も効率的ですが、torch.fx.GraphModule
に精通している必要があります。
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