get_attr()を使いこなす！PyTorch FXグラフプログラミング実践例

2025-05-31

FXは、PyTorchモデルの計算グラフをPythonコードとして表現し、それを変換・最適化できるようにするツールです。モデルの順伝播処理をトレース（追跡）し、その操作をノードとしてグラフに記録します。このグラフは、特定の種類の操作を表現する異なる種類のノードで構成されます。

その中で、get_attrノードは、元のPyTorchモジュールが持っている属性にアクセスする操作を表します。具体的には、以下のようなシナリオで現れます。

サブモジュールへのアクセス
self.conv1のように、モデルが別のnn.Moduleインスタンスを属性として持っている場合、そのサブモジュールへの参照もget_attrノードとして記録されることがあります。
パラメータやバッファへのアクセス
例えば、self.linear.weightのように、モデルが持つ学習可能なパラメータ（torch.nn.Parameter）や、永続的な状態（register_bufferで登録されたもの）にアクセスする場合、FXグラフではget_attrノードとして表現されます。

get_attrノードの役割

FXグラフを解析したり変換したりする際、get_attrノードは、そのノードが参照している元のモデルの属性を特定するために重要です。これにより、例えば、特定のパラメータを量子化したり、あるサブモジュールを別のサブモジュールに置き換えたりといったグラフ変換が可能になります。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param = nn.Parameter(torch.randn(10))
        self.linear = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        # self.param へのアクセスが get_attr ノードとして表現される
        x = x + self.param
        # self.linear へのアクセスも get_attr ノードとして表現される
        x = self.linear(x)
        return x

model = MyModel()
traced_model = symbolic_trace(model)
print(traced_model.graph)

ここでは、get_attr() に関連する一般的なエラーとトラブルシューティングについて説明します。

get_attr ノードの欠落または意図しない変換

問題
FX トレース中に、本来 get_attr ノードとして記録されるべきモジュールのパラメータやバッファへのアクセスが、別のノードタイプ（特に placeholder ノード）に変換されてしまったり、全く記録されなかったりすることがあります。これは、特に torch.compile や torch.export といった高レベルの最適化ツールを使用している場合に発生しやすいです。

原因

トレースの限界
FX は Python のすべての操作をトレースできるわけではありません。複雑な制御フロー（if 文、for ループなど）や、外部ライブラリへの依存などがあると、トレースが中断されたり、一部の操作が記録されなかったりすることがあります。
動的な属性アクセス
Python の getattr() や setattr() を使った動的な属性アクセスは、FX のシンボリックトレースがうまく追跡できない場合があります。トレース時には具体的な属性名が確定しないため、グラフに正しく get_attr ノードとして記録できないことがあります。
torch.compile や torch.export によるグラフの「機能化 (Functionalization)」
これらのツールは、グラフをより「純粋な関数 (functional)」に近い形に変換しようとします。その際、モデルのパラメータやバッファは、グラフへの入力（placeholder ノード）として「持ち上げられ (lifted)」ることがよくあります。これにより、グラフ内に get_attr ノードが減り、代わりにこれらの入力が直接使用されます。これは最適化のためであり、エラーではありませんが、get_attr ノードに依存する特定のグラフ変換ロジックにとっては問題となることがあります。

トラブルシューティング

FX の限界を理解する
FX は Python のサブセットのみをサポートしています。トレースできないパターンは、別途処理を考慮する必要があります。
動的な属性アクセスを避ける
可能な限り、model.submodule.param のように静的な属性アクセスを行うようにコードをリファクタリングします。辞書を使ったアクセスや、複雑なロジックでの属性名の生成は避けるべきです。
torch.export.unflatten() の利用
torch.export で生成された ExportedProgram の場合、get_attr ノードが placeholder に変換されていることがあります。torch.export.unflatten(exported_program) を使うと、元のモジュールの階層構造を可能な限り復元し、get_attr や call_module ノードを再生成できる場合があります。

torch.fx.symbolic_trace を直接使用して確認
まず、torch.compile などを使わず、純粋な torch.fx.symbolic_trace でモデルをトレースしてみて、期待通りに get_attr ノードが生成されているか確認します。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param = nn.Parameter(torch.randn(10))
        self.linear = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x + self.param)

model = MyModel()
traced_model = symbolic_trace(model)
print(traced_model.graph)
# ここで graph.nodes を確認し、get_attr ノードがあるか確認
for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'get_attr':
        print(f"Found get_attr node: {node.target}")

get_attr ノードが参照する属性が見つからない

問題
FX グラフを構築した後、グラフを解釈または変換しようとした際に、get_attr ノードが参照する target（属性名）が、対応する GraphModule の属性として見つからないエラーが発生することがあります。

原因

不適切なモジュールパス
get_attr ノードの target は、ルートモジュールからのパス (submodule.parameter_name など) を表します。このパスが誤っていると、属性が見つかりません。
グラフモジュールの再構築と属性の不一致
FX グラフを保存・ロードしたり、手動でグラフを操作したりする際に、GraphModule の内部状態とグラフの get_attr ノードが指し示す属性名との間に不整合が生じることがあります。

トラブルシューティング

トレースの再現性
エラーが常に発生するか、特定の入力や環境でのみ発生するかを確認します。再現性があれば、原因特定のヒントになります。
デバッグ時の node.target の出力
エラーが発生するノードの node.target を出力して、それが指し示している属性名が期待通りであるか確認します。
GraphModule の state_dict の確認
パラメータやバッファが正しく GraphModule の state_dict に含まれているか確認します。
GraphModule の整合性確認
GraphModule が正しく構築され、必要な属性がすべて含まれていることを確認します。特に、カスタムのグラフ変換を行った後などは、GraphModule の __init__ や __forward__ メソッドが属性と一致しているか注意します。

メタデータ (node.meta) の不一致

問題
get_attr ノード自体がエラーを出すわけではありませんが、get_attr ノードに付随するメタデータ (node.meta) が不完全であったり、期待する情報が含まれていなかったりすることで、後続の最適化パスや解析で問題が発生する場合があります。例えば、node.meta['val'] に FakeTensor の情報がない、といったケースです。

原因

特定の最適化パスによるメタデータの変更
torch.compile や torch.export などのツールは、グラフを最適化する過程でノードのメタデータを変更したり、一部を削除したりすることがあります。
トレース時の情報欠落
特定の PyTorch のバージョンや、複雑なカスタム操作を含むモデルの場合、トレース時にすべてのメタデータが正確にキャプチャされないことがあります。

必要に応じてカスタムトレーサーの検討
標準のトレーサーで情報が不足する場合、FX のカスタムトレーサーを作成して、必要なメタデータを明示的に追加することを検討します。これは高度なテクニックですが、特定のユースケースで役立ちます。
メタデータの内容の確認
グラフを生成した後、問題となる get_attr ノードの node.meta を直接出力して、期待する情報（形状、dtype、デバイスなど）が含まれているか確認します。
PyTorch バージョンの確認と更新
PyTorch のバージョンが古い場合、FX のトレーサーが改善されている可能性があるため、最新版への更新を検討します。

公式ドキュメントの参照
torch.fx および torch.export の公式ドキュメントは、FX の動作、ノードの種類、制限事項について詳細な情報を提供しています。
PyTorch フォーラムや GitHub Issues の検索
多くの FX 関連の問題は、PyTorch のフォーラムや GitHub の इश Issues で報告されています。同様の問題がないか検索してみると、解決策が見つかることがあります。
FX グラフの可視化
traced_model.graph.print_tabular() や、より高度な可視化ツール（Graphviz など）を使ってグラフを視覚的に確認すると、ノード間の接続や意図しないノードの存在を発見しやすくなります。
小さなモデルで再現
複雑なモデルで問題が発生した場合、問題を再現できる最小限のモデルを作成し、そこからデバッグを開始します。
エラーメッセージの確認
PyTorch のエラーメッセージは非常に詳細であることが多いため、メッセージを注意深く読み、どのファイル、どの行、どのノードで問題が発生しているかを確認します。

torch.fx.Graph.get_attr() は、FX (Functional eXchange) のグラフ内で、PyTorch モジュールの属性 (パラメータ、バッファ、サブモジュールなど) へのアクセスを表現するノードです。プログラミングにおいて、このノードを直接呼び出すことはほとんどありません。なぜなら、これは FX の内部的なグラフ表現の一部だからです。

しかし、FX グラフを分析したり、特定の属性アクセスに関連する変換を行ったりする際には、get_attr ノードを識別し、その target (属性名) を利用することが非常に重要になります。

以下に、get_attr ノードを理解し、FX プログラミングでどのように扱われるかを示す例をいくつか紹介します。

例 1: `get_attr` ノードの生成とグラフの確認

この例では、シンプルなモデルを FX でトレースし、生成されたグラフ内で get_attr ノードがどのように表現されるかを確認します。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, GraphModule, Node

# 1. シンプルなモデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 学習可能なパラメータ (get_attr でアクセスされる)
        self.my_param = nn.Parameter(torch.randn(5))
        # バッファ (get_attr でアクセスされる)
        self.my_buffer = torch.randn(5, requires_grad=False)
        self.register_buffer("another_buffer", torch.zeros(3))
        # サブモジュール (get_attr でアクセスされ、その後 call_module になる)
        self.linear = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        # self.my_param へのアクセス -> get_attr ノード
        x = x + self.my_param
        # self.my_buffer へのアクセス -> get_attr ノード
        x = x * self.my_buffer
        # self.another_buffer へのアクセス -> get_attr ノード
        x = x + self.another_buffer[0:2] # スライシングされても get_attr の可能性あり
        # self.linear へのアクセス -> get_attr ノード -> その後 call_module ノード
        x = self.linear(x)
        return x

# 2. モデルをシンボリックトレース
model = MyModel()
# ダミー入力 (Shape Inference のために必要)
dummy_input = torch.randn(1, 5)
traced_model: GraphModule = symbolic_trace(model)

print("--- FX Graph Nodes ---")
# 3. 生成されたグラフのノードをイテレートし、get_attr ノードを特定
for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'get_attr':
        # get_attr ノードの場合、その target (属性名) を出力
        print(f"get_attr node found: Name='{node.name}', Target='{node.target}'")
    else:
        print(f"Other node: Name='{node.name}', Op='{node.op}'")

print("\n--- Tabular Graph ---")
# 4. グラフをテーブル形式で表示 (より詳細な情報)
traced_model.graph.print_tabular()

# 5. 生成された GraphModule を実行してみる
output = traced_model(dummy_input)
print(f"\nOutput shape: {output.shape}")

出力の解説

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます (多少の差異はありえます)。

--- FX Graph Nodes ---
Other node: Name='x', Op='placeholder'
get_attr node found: Name='my_param', Target='my_param'
Other node: Name='add', Op='call_function'
get_attr node found: Name='my_buffer', Target='my_buffer'
Other node: Name='mul', Op='call_function'
get_attr node found: Name='another_buffer', Target='another_buffer'
Other node: Name='getitem', Op='call_function'
Other node: Name='add_1', Op='call_function'
get_attr node found: Name='linear', Target='linear'
Other node: Name='linear_1', Op='call_module'
Other node: Name='output', Op='output'

--- Tabular Graph ---
opcode         name            target                          args                 kwargs
-------------  --------------  ------------------------------  -------------------  --------
placeholder    x               x                               ()                   {}
get_attr       my_param        my_param                        ()                   {}
call_function  add             <built-in function add>         (x, my_param)        {}
get_attr       my_buffer       my_buffer                       ()                   {}
call_function  mul             <built-in function mul>         (add, my_buffer)     {}
get_attr       another_buffer  another_buffer                  ()                   {}
call_function  getitem         <built-in method __getitem__>   (another_buffer, (0, 2)) {}
call_function  add_1           <built-in function add>         (mul, getitem)       {}
get_attr       linear          linear                          ()                   {}
call_module    linear_1        linear                          (add_1,)             {}
output         output          output                          (linear_1,)          {}

この出力からわかること：

linear の場合、まず get_attr ノードで self.linear を取得し、その後に call_module ノードでそのモジュールを呼び出していることがわかります。
get_attr ノードの target 属性は、元のモデルのどの属性にアクセスしているかを示しています。
my_param, my_buffer, another_buffer, linear という名前の get_attr ノードが生成されています。

例 2: `get_attr` ノードを利用したグラフ変換 (特定のパラメータを置き換える)

この例では、FX Graph を走査し、特定の get_attr ノードを見つけ、その target に基づいて、元のモジュールの属性値を変更する方法を示します。これは、モデルの特定のパラメータを置き換えたり、フリーズしたりするような変換の基礎となります。

注意
実際の変換では、元の GraphModule の属性を変更するだけでなく、グラフの get_attr ノードの target を変更したり、新しいノードを挿入したりすることも考えられます。この例は、get_attr ノードの target を利用して元のモジュール属性にアクセスする基本的な考え方を示します。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, GraphModule, Node

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(1, 1, 3)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(1)
        self.custom_weight = nn.Parameter(torch.ones(1))

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = x * self.custom_weight
        return x

model = SimpleModel()
dummy_input = torch.randn(1, 1, 10, 10)
traced_model: GraphModule = symbolic_trace(model)

print("--- Original Model Params ---")
for name, param in model.named_parameters():
    print(f"{name}: {param.mean().item():.4f}")

# 2. グラフを走査し、特定の get_attr ノードを見つける
# 例: custom_weight を新しい値に置き換えたい
target_param_name = "custom_weight"
new_value = torch.tensor([10.0]) # 新しい値

# get_attr ノードが指す元のモジュールの属性を直接変更する
# FX グラフの変換は、通常はグラフのノードを操作しますが、
# ここでは get_attr が指す元のモジュールの属性を変更する例を示します
# (これは、より高レベルのグラフ最適化で内部的に行われることがあります)
try:
    # `getattr` を使用して、トレースされたモデルの属性にアクセス
    # `target_param_name` は通常、ルートモジュールからのパスになります
    setattr(traced_model, target_param_name, new_value)
    print(f"\nSuccessfully updated '{target_param_name}' to {new_value.item()}")
except AttributeError:
    print(f"\nAttribute '{target_param_name}' not found in the traced model.")

# 3. グラフをもう一度実行して、変更が反映されたか確認
# (GraphModule の属性を直接変更した場合、グラフの計算は新しい値を使用します)
output_after_change = traced_model(dummy_input)

print("\n--- Model Params After Change ---")
# traced_model の属性が変更されたかを確認
for name, param in traced_model.named_parameters():
    print(f"{name}: {param.mean().item():.4f}")

# FX グラフのノードを直接操作して、get_attr が指すものを変更する例（概念的）
# これはより複雑な操作であり、FX の Rewriter や Transformer を使うのが一般的です。
# 以下は、その概念を示すためのコードです。

# print("\n--- Example: Replacing a get_attr node's target (conceptual) ---")
# # 新しいダミーパラメータを作成
# new_dummy_param = nn.Parameter(torch.tensor([50.0]))
# # traced_model に新しい属性として追加
# traced_model.register_parameter("new_dummy_param_ref", new_dummy_param)

# # グラフのノードをイテレート
# for node in traced_model.graph.nodes:
#     if node.op == 'get_attr' and node.target == 'custom_weight':
#         print(f"Found custom_weight get_attr node: {node.name}")
#         # ノードの target を新しいパラメータに変更
#         # 注意: この操作は、そのノードを使用している後続のノードに影響します
#         node.target = 'new_dummy_param_ref'
#         print(f"Changed target of {node.name} to '{node.target}'")
#         break # 最初に見つかったものを変更したら終了

# print("\n--- Tabular Graph After Conceptual Change ---")
# traced_model.graph.print_tabular()

解説

setattr(traced_model, target_param_name, new_value) は、FX によって生成された GraphModule の同名の属性を直接変更します。FX の GraphModule は、元のモデルのパラメータやバッファを自身の属性として保持するため、この操作が可能です。
get_attr ノードの target を知ることで、そのノードが参照している元のモデルの属性名を特定できます。

より高度な FX プログラミングでは、get_attr ノードを識別し、それを別の操作に置き換えたり、新しいノードを挿入したりする「グラフ書き換え (Graph Rewriting)」を行います。これは通常、torch.fx.passes のようなモジュールや、カスタムの GraphModule 変換ロジックを使用して行われます。

この例では、get_attr ノードで参照されるすべてのパラメータを、固定値に置き換える（パラメータを定数に変換する）というシンプルな書き換えを示します。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, GraphModule, Node
from torch.fx.subgraph_rewriter import replace_pattern # パターンベースの書き換え

class ModelWithParams(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.a = nn.Parameter(torch.tensor(1.0))
        self.b = nn.Parameter(torch.tensor(2.0))
        self.c = nn.Parameter(torch.tensor(3.0))

    def forward(self, x):
        return x * self.a + self.b - self.c

model = ModelWithParams()
dummy_input = torch.tensor(10.0)
traced_model = symbolic_trace(model)

print("--- Original Graph ---")
traced_model.graph.print_tabular()

# グラフを走査し、get_attr ノードを置き換えるカスタム関数
def replace_params_with_constants(graph_module: GraphModule):
    for node in graph_module.graph.nodes:
        if node.op == 'get_attr':
            attr_name = node.target
            # その属性が `torch.nn.Parameter` であるか確認
            # 通常は `node.meta['val']` (FakeTensor) で型チェックをするが、
            # ここでは簡単のために直接モジュールの属性を確認
            if hasattr(graph_module, attr_name) and isinstance(getattr(graph_module, attr_name), nn.Parameter):
                original_param_value = getattr(graph_module, attr_name).detach().clone()
                print(f"Replacing parameter '{attr_name}' with its constant value: {original_param_value.item()}")

                # 新しい constant ノードを作成
                with graph_module.graph.inserting_after(node):
                    constant_node = graph_module.graph.create_node(
                        'call_function', torch.tensor, (original_param_value,), {}
                    )
                # 元の get_attr ノードのすべてのユーザーを新しい constant ノードにリダイレクト
                node.replace_all_uses_with(constant_node)
                # 元の get_attr ノードを削除
                graph_module.graph.erase_node(node)
    graph_module.graph.eliminate_dead_code() # 不要なノードを削除
    graph_module.recompile() # グラフに変更を加えたら再コンパイル

# グラフ変換を適用
replace_params_with_constants(traced_model)

print("\n--- Modified Graph (Parameters replaced with constants) ---")
traced_model.graph.print_tabular()

# 変換後のモデルを実行
output_original = model(dummy_input)
output_modified = traced_model(dummy_input)

print(f"\nOriginal output: {output_original.item()}")
print(f"Modified output: {output_modified.item()}")
# 同じ出力になるはず
assert torch.isclose(output_original, output_modified), "Outputs should be close!"

replace_params_with_constants 関数内で、FX グラフを走査し、op == 'get_attr' のノードを探します。
node.target を使用して、元の GraphModule のどの属性が参照されているかを特定します。
その属性が nn.Parameter であれば、その値を取得します。
graph_module.graph.create_node を使って、torch.tensor を呼び出す新しい call_function ノードを作成し、パラメータの定数値を埋め込みます。
node.replace_all_uses_with(constant_node) を使用して、元の get_attr ノードを使用していたすべてのノードを、新しく作成した定数ノードを使用するように変更します。
graph_module.graph.erase_node(node) で、もはや不要になった get_attr ノードを削除します。
graph_module.graph.eliminate_dead_code() で、不要なノードをさらにクリーンアップします。
graph_module.recompile() で、変更されたグラフを基に forward メソッドを再生成します。

しかし、文脈として「FXグラフ内でモデルの属性（パラメータ、バッファ、サブモジュールなど）へのアクセスを表現・操作する方法」という意味であれば、いくつかの代替的（あるいは関連する、補完的な）アプローチが存在します。

主に、get_attr ノードが生成されるのを避けたり、get_attr ノードが表現する情報（どの属性が参照されているか）を別の方法で取得したり、あるいは get_attr ノードに依存しないグラフ変換を試みたりするケースが考えられます。

以下に、代替的なプログラミング方法や関連するアプローチを説明します。

get_attr ノードを避ける/変換する高レベルなツール

get_attr ノードはモデルの「状態」へのアクセスを表します。一部のPyTorchの高レベルな最適化ツールは、この状態アクセスをグラフの入力（プレースホルダー）として「持ち上げる（lift）」ことで、グラフをより純粋な関数型に変換しようとします。これは、get_attr ノードを減らす（あるいは無くす）結果になります。

torch.compile (Dynamo/TorchInductor)
- torch.compile は PyTorch 2.0 で導入されたJITコンパイラで、内部でFXトレースとDynamoを利用します。Dynamoは、Pythonバイトコードを解析し、グラフをキャプチャします。この過程でも、パラメータやバッファがグラフの入力として扱われることが多く、明示的な get_attr ノードが最終的なコンパイル済みグラフに現れないことがあります。
- 特徴
  高度な最適化を自動的に適用するため、開発者が直接FXグラフを操作する機会は減ります。しかし、生成されるFXグラフをデバッグする際には、get_attr がどのように処理されたかを理解する必要があります。
- torch.export は、モデルをより安定した形式でエクスポートするための新しいツールです。get_attr ノードで表されるようなモデルのパラメータやバッファを、グラフへの明示的な入力として処理します。これにより、グラフがより独立し、推論やデプロイに適した形になります。
- 特徴
  get_attr ノードが減少し、代わりにパラメータやバッファが placeholder ノードとしてグラフの入力に現れます。これにより、グラフが「純粋な関数」に近くなり、バックエンドへの変換が容易になります。
- 関連する概念
  torch.export.unflatten() を使うことで、パラメータやバッファの参照を元のモジュール階層に戻す（get_attr や call_module ノードを復元する）ことも可能です。
- 使用例
```
import torch
import torch.nn as nn
from torch.export import export, unflatten

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(10, 5))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(5))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight + self.bias

model = MyModel()
example_args = (torch.randn(1, 10),)

# export を使用すると、weight や bias はグラフの入力（args）となる
exported_program = export(model, example_args)

print("--- Exported Program Graph (flat) ---")
exported_program.graph.print_tabular()
# ここでは get_attr はほとんど見られないはず

# unflatten すると、元のモジュールの階層が再現され、get_attr が現れる場合がある
unflattened_exported_program = unflatten(exported_program)
print("\n--- Unflattened Exported Program Graph ---")
unflattened_exported_program.graph.print_tabular()
# ここでは get_attr が再度現れる可能性が高い
```
  この例では、export が自動的にパラメータをグラフの入力に持ち上げ、get_attr を避けようとします。しかし、unflatten すると、元のモジュールの構造が復元され、get_attr ノードが再び現れることがわかります。これは、文脈に応じて get_attr を回避したり利用したりできることを示します。

FX グラフを直接操作する際の情報の取得方法

get_attr ノードが FX グラフ内に存在する場合、その情報を利用してプログラミングを行う方法です。これは「代替」というよりも「正規の利用方法」ですが、get_attr が示す情報を取得する代替的なアプローチとも言えます。

node.meta['val'] の利用 (FakeTensor/Shape and Dtype Inference)

FX トレース時に、各ノードの出力に関するメタデータ（形状、データ型、デバイスなど）が node.meta['val'] に格納されることがあります。特に FakeTensor が使われている場合、これにはノードの出力の「値」ではなく、「型情報」が含まれます。get_attr ノードの場合、これが参照するパラメータやバッファの型情報が入っています。
この情報は、実際にパラメータの値を取得するのではなく、グラフ変換中に型チェックを行ったり、後続の操作の形状を推論したりする際に役立ちます。

使用例

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, GraphModule, Node

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param_int = nn.Parameter(torch.tensor(10))
        self.param_float = nn.Parameter(torch.randn(5))
    def forward(self, x):
        return x + self.param_float + self.param_int

model = MyModel()
traced_model = symbolic_trace(model, example_inputs=(torch.randn(1, 5),))

for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'get_attr':
        print(f"get_attr node: {node.name}, Target: {node.target}")
        if 'val' in node.meta:
            meta_val = node.meta['val']
            print(f"  Meta Value (FakeTensor): Shape={meta_val.shape}, Dtype={meta_val.dtype}, Device={meta_val.device}")
        else:
            print("  No 'val' in meta.")

node.target の利用

最も直接的な方法です。get_attr ノードは、その target 属性に、それが参照するモデルの属性名（パス）を持っています。これを使って、元のモジュールの state_dict や named_parameters() / named_buffers() から、対応するパラメータやバッファを取得できます。

使用例
(以前の例で示しましたが、再掲)

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, GraphModule, Node

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.my_param = nn.Parameter(torch.randn(5))
    def forward(self, x):
        return x + self.my_param

model = MyModel()
traced_model = symbolic_trace(model, example_inputs=(torch.randn(1, 5),))

for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'get_attr':
        attr_name = node.target
        # traced_model (GraphModule) から対応する属性を取得
        # traced_model は、元のモデルのパラメータやバッファを自身の属性として持っている
        if hasattr(traced_model, attr_name):
            attribute_value = getattr(traced_model, attr_name)
            print(f"get_attr node '{node.name}' refers to: {attr_name}, Value type: {type(attribute_value)}")
        else:
            print(f"Warning: get_attr node '{node.name}' target '{attr_name}' not found on GraphModule.")

get_attr ノードは、通常、静的な属性アクセス (self.some_param) に対して生成されます。Pythonの動的な機能（getattr()、辞書アクセス、複雑なロジックでの属性名の生成など）を使って属性にアクセスする場合、FXのトレーサーはそれを正確に追跡できず、結果として get_attr ノードが生成されないか、トレーシングが失敗することがあります。

代替
可能であれば、PyTorch モデル内で静的な属性アクセスパターンを使用するようコードをリファクタリングします。

避けるべき例

# get_attr が生成されにくい、またはトレース失敗の原因となる可能性あり
param_name = "my_dynamic_param"
value = getattr(self, param_name)

推奨される例

# get_attr が生成される可能性が高い
value = self.my_static_param

torch.fx.Graph.get_attr() の「代替メソッド」を考える場合、それは通常、以下のいずれかの文脈で考えられます。

高レベルなツール (torch.export, torch.compile) を使用し、get_attr ノードが明示的にグラフ内に現れないようにする。 これは、パラメータをグラフの入力として処理することで実現されます。多くの最適化パスでは、この「フラット化された」表現が好まれます。
FX グラフを直接操作する際に、get_attr ノードが示す情報（node.target や node.meta['val']）を適切に利用する。 これは、get_attr ノードが持つ情報を活用して、モデルのパラメータやバッファに関する操作を行う正攻法です。
FX のトレース能力の限界を理解し、動的な属性アクセスを避けることで、そもそも get_attr ノードが正しく生成されないという問題を回避する。

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get_attr()を使いこなす！PyTorch FXグラフプログラミング実践例

get_attr ノードの欠落または意図しない変換

get_attr ノードが参照する属性が見つからない

メタデータ (node.meta) の不一致

例 1: get_attr ノードの生成とグラフの確認

例 2: get_attr ノードを利用したグラフ変換 (特定のパラメータを置き換える)

get_attr ノードを避ける/変換する高レベルなツール

FX グラフを直接操作する際の情報の取得方法

例 1: `get_attr` ノードの生成とグラフの確認

例 2: `get_attr` ノードを利用したグラフ変換 (特定のパラメータを置き換える)