PyTorch の ONNX エクスポートでカスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除する方法
PyTorch の ONNX に関連する torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic() のプログラミング解説
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic()
は、PyTorch の ONNX エクスポート機能において、カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除するために使用する関数です。
詳細
ONNX には、PyTorch のすべてのオペレーションが標準でサポートされているわけではありません。そのため、カスタムオペレーションを使用する場合は、ONNX エクスポーターにそのオペレーションのシンボリック表現を登録する必要があります。
torch.onnx.register_custom_op_symbolic()
関数は、この登録を行うために使用します。一方、torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic()
関数は、登録済みのカスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除するために使用します。
例
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録
def my_custom_op_symbolic(g, inputs, outputs):
# ...
torch.onnx.register_custom_op_symbolic('my_custom_op', my_custom_op_symbolic)
# モデルを ONNX にエクスポート
torch.onnx.export(model, "model.onnx")
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic('my_custom_op')
注意事項
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic()
関数は、torch.onnx.register_custom_op_symbolic()
関数で登録されたシンボリック表現のみを登録解除できます。- 登録解除したシンボリック表現を持つカスタムオペレーションを含むモデルを ONNX にエクスポートしようとすると、エラーが発生します。
補足
- 上記の例では、
my_custom_op
という名前のカスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除しています。 - シンボリック表現は、ONNX エクスポーターがカスタムオペレーションをどのように処理するかを定義するものです。
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic()
関数は、必要に応じて使用します。
- PyTorch の ONNX エクスポート機能に関する情報は、PyTorch の公式ドキュメントを参照してください。
- その他ご不明な点があれば、お気軽にお問い合わせください。
PyTorch の ONNX に関連する torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic() のサンプルコード
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録
def my_custom_op_symbolic(g, inputs, outputs):
# ...
torch.onnx.register_custom_op_symbolic('my_custom_op', my_custom_op_symbolic)
# モデルを ONNX にエクスポート
torch.onnx.export(model, "model.onnx")
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic('my_custom_op')
複数のカスタムオペレーションを登録解除するサンプル
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録
def my_custom_op_1_symbolic(g, inputs, outputs):
# ...
def my_custom_op_2_symbolic(g, inputs, outputs):
# ...
torch.onnx.register_custom_op_symbolic('my_custom_op_1', my_custom_op_1_symbolic)
torch.onnx.register_custom_op_symbolic('my_custom_op_2', my_custom_op_2_symbolic)
# モデルを ONNX にエクスポート
torch.onnx.export(model, "model.onnx")
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic('my_custom_op_1')
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic('my_custom_op_2')
条件付きで登録解除するサンプル
if use_custom_op:
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録
def my_custom_op_symbolic(g, inputs, outputs):
# ...
torch.onnx.register_custom_op_symbolic('my_custom_op', my_custom_op_symbolic)
# モデルを ONNX にエクスポート
torch.onnx.export(model, "model.onnx")
if use_custom_op:
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic('my_custom_op')
エラー処理のサンプル
try:
# カスタムオペレーションのシンボリック表現を登録解除
torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic('my_custom_op')
except KeyError as e:
# シンボリック表現が登録されていない場合はエラーが発生する
print(f"Error: {e}")
その他
- 上記のサンプルコードは、あくまでも参考です。
- 実際の使用例は、使用環境によって異なります。
- 詳細については、PyTorch の公式ドキュメントを参照してください。
PyTorch の ONNX に関連する torch.onnx.unregister_custom_op_symbolic() の代替方法
カスタムオペレーションを ONNX エクスポーターに登録しない場合は、そのオペレーションはモデルから除外されます。ただし、この方法では、モデルの精度やパフォーマンスが低下する可能性があります。
カスタムオペレーションを TorchScript に登録する
TorchScript は、PyTorch モデルをネイティブコードに変換するためのコンパイラです。TorchScript にカスタムオペレーションを登録すると、そのオペレーションは ONNX エクスポート時に自動的に処理されます。
カスタムオペレーションを ONNX に直接実装する
ONNX は、独自のオペレーションを定義するための拡張メカニズムを提供しています。このメカニズムを使用して、カスタムオペレーションを ONNX に直接実装することができます。
各方法の比較
方法 | メリット | デメリット |
---|---|---|
カスタムオペレーションを登録しない | 簡単 | モデルの精度やパフォーマンスが低下する可能性がある |
カスタムオペレーションを TorchScript に登録する | モデルの精度やパフォーマンスを維持できる | TorchScript の知識が必要 |
カスタムオペレーションを ONNX に直接実装する | 最も柔軟な方法 | ONNX の知識が必要 |
どの方法を選択するかは、以下の要件に基づいて決定する必要があります。
- モデルの精度とパフォーマンス
- 開発者のスキルと経験
- プロジェクトの要件
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