PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.typeの分かりやすい解説
PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.type
概要
Torch Script は、PyTorch モデルをトレースして、機械学習推論に最適化されたグラフ形式に変換するコンパイラです。Torch Script でモジュールの属性の型を取得するには、torch.jit.Attribute.type
関数を使用します。
torch.jit.Attribute.type 関数は、モジュールの属性の名前とモジュール自身を受け取り、属性の型を返します。
例:
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.x = torch.tensor([1, 2, 3])
module = MyModule()
# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"
# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)
print(attr_type)
この例では、attr_type
は torch.Tensor
型になります。
用途
torch.jit.Attribute.type
関数は、以下の用途に使用できます。
- モジュールの属性の型情報をプログラムで検査する
- モジュールの属性の型に基づいて処理を行う
- モジュールの属性の型情報をシリアル化する
注意点
torch.jit.Attribute.type
関数は、Torch Script でトレースされたモジュールでのみ使用できます。- モジュールの属性が存在しない場合、
torch.jit.AttributeError
例外が発生します。
torch.jit.Attribute.type
関数は、Torch Script でモジュールの属性の型を取得するために使用される関数です。これは、モジュールの属性の型情報をプログラムで検査したい場合に役立ちます。
関連用語
- PyTorch
- Torch Script
- モジュール
- 属性
- 型
PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.typeのサンプルコード
モジュールの属性の型を取得する
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.x = torch.tensor([1, 2, 3])
module = MyModule()
# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"
# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)
print(attr_type)
torch.Tensor
モジュールの属性の型に基づいて処理を行う
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.x = torch.tensor([1, 2, 3])
module = MyModule()
# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"
# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)
# 属性の型に基づいて処理を行う
if attr_type == torch.Tensor:
print("属性 {} は Tensor 型です".format(attr_name))
else:
print("属性 {} は Tensor 型ではありません".format(attr_name))
出力:
属性 x は Tensor 型です
モジュールの属性の型情報をシリアル化する
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.x = torch.tensor([1, 2, 3])
module = MyModule()
# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"
# モジュールの属性の型を取得
attr_type = torch.jit.Attribute.type(module, attr_name)
# 属性の型情報をシリアル化する
serialized_type = torch.jit.save_pickle(attr_type)
# シリアル化した型情報を復元する
deserialized_type = torch.jit.load_pickle(serialized_type)
print(deserialized_type)
出力:
torch.Tensor
PyTorchのTorch Scriptにおけるtorch.jit.Attribute.typeの代替方法
モジュールの属性の __type__ 属性を使用する
すべてのモジュールの属性には __type__
属性があり、属性の型情報を保持しています。
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.x = torch.tensor([1, 2, 3])
module = MyModule()
# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"
# モジュールの属性の型を取得
attr_type = module.x.__type__
print(attr_type)
出力:
torch.Tensor
isinstance
関数を使用して、属性の型をチェックできます。
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.x = torch.tensor([1, 2, 3])
module = MyModule()
# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"
# モジュールの属性の型をチェック
if isinstance(module.x, torch.Tensor):
print("属性 {} は Tensor 型です".format(attr_name))
else:
print("属性 {} は Tensor 型ではありません".format(attr_name))
出力:
属性 x は Tensor 型です
type
関数を使用して、属性の型を取得できます。
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.x = torch.tensor([1, 2, 3])
module = MyModule()
# モジュールの属性の名前
attr_name = "x"
# モジュールの属性の型を取得
attr_type = type(module.x)
print(attr_type)
出力:
<class 'torch.Tensor'>
torch.jit.Attribute.type
関数以外にも、__type__
属性、isinstance
関数、type
関数を使用して、Torch Script でモジュールの属性の型を取得できます。
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