torch.fx.Graph.inserting_after() のエラーとトラブルシューティング【PyTorch】

2025-05-31

基本的な考え方

このメソッドを使うと、特定のノードの処理が終わった直後に、追加の処理を挟み込むことができます。コンテキストマネージャーとして動作するため、with ステートメントと組み合わせて使用します。with ブロックの中で作成された新しいノードは、自動的に指定された target ノードの後にグラフに挿入されます。

使い方

import torch
import torch.fx

# 簡単な FX Graph の作成例
def foo(x):
    a = torch.sin(x)
    b = torch.cos(x)
    return a + b

graph = torch.fx.symbolic_trace(foo).graph
print("元のグラフ:")
print(graph)

# 'sin_1' ノードの直後に新しいノードを挿入する
target_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.name == 'sin_1':
        target_node = node
        break

if target_node:
    with graph.inserting_after(target_node):
        # 新しいノードを作成 (例: 定数ノード)
        new_node = graph.create_node(
            op='call_function',
            target=torch.mul,
            args=(target_node, 2.0),
            name='sin_times_two'
        )
        # さらに別のノードを作成 (例: この新しいノードを別の演算の引数にする)
        for node in graph.nodes:
            if node.name == 'add_2':
                node.args = (new_node, node.args[1])
                break

print("\n新しいノードを挿入後のグラフ:")
print(graph)

graph.lint() # グラフの整合性をチェック

詳細な説明

- target 引数には、既存の torch.fx.Node オブジェクトを指定します。このノードの直後に新しいノードが挿入されます。
- このメソッドはコンテキストマネージャーを返します。with ブロックに入ると、新しいノードが挿入されるべき位置が内部的に設定されます。
with ブロック内でのノード作成
- with ブロックの中で graph.create_node() などのメソッドを使って新しい torch.fx.Node オブジェクトを作成すると、それらのノードは自動的に target ノードの直後にグラフに追加されます。
- 作成された新しいノードは、通常の torch.fx.Node オブジェクトと同様に操作できます。例えば、他のノードへの依存関係を設定したり、演算の種類 (op) やターゲット (target)、引数 (args) などを指定したりできます。
挿入後の接続
- inserting_after() を使うと、新しいノードは target ノードの出力を使用するように自動的に設定されるわけではありません。必要に応じて、新しいノードの args 属性を適切に設定する必要があります。
- 上記の例では、torch.mul ノードの最初の引数に target_node (元の sin_1 ノード) を指定することで、sin_1 の出力を新しいノードの入力としています。
- また、挿入によってグラフの構造が変わるため、後続のノードの入力も必要に応じて修正する必要があります。例では、add_2 ノードの最初の引数を新しい sin_times_two ノードに変更しています。

利点

グラフ構造の維持
コンテキストマネージャーがノードの挿入処理を適切に管理するため、グラフの整合性を保ちやすくなります。
直感的な挿入
特定のノードの直後に処理を追加したい場合に、コードが読みやすく、意図が明確になります。

注意点

graph.lint() メソッドを使って、挿入後のグラフが有効な構造を保っているか確認することを推奨します。
グラフの構造が大きく変わる場合は、後続の処理に影響を与える可能性があるため、注意が必要です。
ノードを挿入した後、グラフの接続関係（どのノードがどのノードの出力を利用するか）を適切に更新する必要があります。

TypeError: 'NoneType' object is not iterable など、ノードの取り扱いに関するエラー

トラブルシューティング
- 挿入したいノードの名前がグラフ内に正しく存在するかどうかを graph.print_tabular() などで確認してください。
- ノードを検索するロジックに誤りがないか確認してください。ループの条件やノードの属性へのアクセス方法などが間違っている可能性があります。
- グラフが空でないことを確認してください。
原因
inserting_after() に渡す target が None である場合によく発生します。これは、グラフ内に指定した名前のノードが存在しないなどの理由で、ノードの検索が失敗した場合に起こります。

RuntimeError: Trying to insert a node before the first node や RuntimeError: Trying to insert a node after the last node

トラブルシューティング
- 使用しているメソッドが意図したものであるか（今回は inserting_after() であるか）を確認してください。
- 挿入対象の target ノードがグラフの先頭や末尾のノードでないことを確認してください。通常、先頭や末尾に直接挿入する場合は、graph.prepend() や graph.append() などの専用のメソッドを使用します。
原因
inserting_before() と inserting_after() を混同している、または意図せずグラフの先頭や末尾に対して挿入しようとしている場合に発生することがあります。

グラフの接続に関するエラー (ValueError: Cycle detected in the FX graph)

トラブルシューティング
- 挿入した新しいノードの args 属性が、依存関係を正しく定義しているか確認してください。新しいノードの入力が、その出力に依存するような設定になっていないかを確認します。
- グラフの変更履歴を追跡し、どの変更が循環を引き起こしているかを特定します。
- graph.lint() メソッドを使用して、グラフの整合性をチェックし、循環参照などの問題を検出することができます。
原因
新しいノードの挿入や既存ノードの引数の変更によって、グラフ内に循環参照ができてしまう場合に発生します。FX グラフは有向非巡回グラフ (DAG) である必要があります。

ノードの属性 (op, target, args) の設定ミスによるエラー (TypeError など)

トラブルシューティング
- op には正しい文字列（例: 'call_function', 'call_method', 'get_attr', 'output' など）を指定しているか確認してください。
- target には、op に対応する呼び出し可能なオブジェクト（関数、メソッドなど）または属性名を指定しているか確認してください。
- args は、target が必要とする引数のタプルとして正しく渡しているか確認してください。引数の数や型が合っていないとエラーが発生することがあります。
原因
graph.create_node() で新しいノードを作成する際に、op (演算の種類), target (呼び出す関数やメソッド), args (引数) などの属性を誤って設定した場合に発生します。

意図しないグラフ構造やデータの流れ

トラブルシューティング
- 挿入したノードの args 属性を注意深く確認し、入力が正しいノードの出力に接続されているかを確認してください。
- 挿入によって、後続のノードの入力が適切に更新されているかを確認してください。必要であれば、後続のノードの args 属性も修正する必要があります。
- 簡単な入力データでグラフを実行し (torch.fx.GraphModule に変換後)、各ノードの出力を確認することで、データの流れを追跡できます。
- graph.print_tabular() でグラフの構造を視覚的に確認し、意図した接続になっているかを確認してください。
原因
エラーは発生しないものの、挿入したノードが期待通りに動作しない、またはデータの流れが意図したものではない場合に起こります。

FX グラフの可視化
torch.fx.Graph を Graphviz などのツールで可視化することで、グラフの構造を理解しやすくなり、接続の問題を見つけやすくなります。（例: torch.fx.passes.graph_drawer.GraphDrawer を使用）
段階的なデバッグ
複雑な処理を行う場合は、段階的にノードを挿入し、その都度グラフの構造や出力を確認することで、問題箇所を特定しやすくなります。
最小限のコードで再現
問題を再現できる最小限のコードを作成し、切り分けを行うことで、原因を特定しやすくなります。
エラーメッセージをよく読む
エラーメッセージは、問題の原因を特定するための重要な情報を含んでいます。

例1: 簡単なノード挿入

この例では、簡単な関数を torch.fx.symbolic_trace でトレースし、生成されたグラフの特定のノードの直後に新しいノード（定数ノード）を挿入します。

import torch
import torch.fx

# トレースする関数
def simple_func(x):
    a = torch.relu(x)
    b = a + 1
    return b

# 関数をトレースしてグラフを取得
graph = torch.fx.symbolic_trace(simple_func).graph
print("元のグラフ:")
print(graph)

# 'relu_1' ノードの直後に新しい定数ノードを挿入
target_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.name == 'relu_1':
        target_node = node
        break

if target_node:
    with graph.inserting_after(target_node):
        # 新しい定数ノードを作成
        constant_node = graph.create_node(
            op='get_attr',
            target='my_constant',  # GraphModule の属性として追加する必要がある
            name='my_constant_val'
        )
        # 'add_2' ノードの最初の引数を新しい定数ノードに変更
        for node in graph.nodes:
            if node.name == 'add_2':
                node.args = (constant_node, node.args[1])
                break

    # GraphModule に属性を追加
    gm = torch.fx.GraphModule(graph, {'my_constant': torch.tensor(5.0)})
    print("\n新しいノードを挿入後のグラフ:")
    print(gm.graph)

    # グラフを実行して結果を確認
    x = torch.tensor(-2.0)
    result = gm(x)
    print("\n実行結果:", result)

graph.lint()

この例では、relu_1 ノードの直後に my_constant_val という名前の定数ノードを挿入し、その定数を add_2 ノードの最初の引数として使用するようにグラフを変更しています。get_attr ノードを使用するため、torch.fx.GraphModule に対応する属性を追加する必要があることに注意してください。

例2: 関数呼び出しノードの挿入

この例では、既存のノードの出力を引数として、新しい関数呼び出しノードを挿入します。

import torch
import torch.fx

def another_func(x):
    return x * 10

def sample_func(x):
    a = torch.sigmoid(x)
    return a + 2

graph = torch.fx.symbolic_trace(sample_func).graph
print("元のグラフ:")
print(graph)

target_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.name == 'sigmoid_1':
        target_node = node
        break

if target_node:
    with graph.inserting_after(target_node):
        # 新しい関数呼び出しノードを作成
        new_call_node = graph.create_node(
            op='call_function',
            target=another_func,
            args=(target_node,),  # 'sigmoid_1' の出力を引数として渡す
            name='multiply_by_ten'
        )
        # 'add_2' ノードの最初の引数を新しいノードの出力に変更
        for node in graph.nodes:
            if node.name == 'add_2':
                node.args = (new_call_node, node.args[1])
                break

    print("\n新しいノードを挿入後のグラフ:")
    print(graph)

    gm = torch.fx.GraphModule(graph, {})
    x = torch.tensor(1.0)
    result = gm(x)
    print("\n実行結果:", result)

graph.lint()

ここでは、sigmoid_1 ノードの出力に 10 を掛ける another_func を呼び出す新しいノード multiply_by_ten を挿入し、その結果を add_2 ノードの入力としています。

例3: メソッド呼び出しノードの挿入

この例では、既存のテンソルに対してメソッドを呼び出す新しいノードを挿入します。

import torch
import torch.fx

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out.relu()

module = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(module).graph
print("元のグラフ:")
print(graph)

target_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.op == 'call_module' and node.name == 'linear':
        target_node = node
        break

if target_node:
    with graph.inserting_after(target_node):
        # 新しいメソッド呼び出しノードを作成 (例: .neg() メソッドを呼ぶ)
        neg_node = graph.create_node(
            op='call_method',
            target='neg',
            args=(target_node,),
            name='negate_linear_output'
        )
        # 'relu_2' ノードの入力を新しいノードの出力に変更
        for node in graph.nodes:
            if node.name == 'relu_2':
                node.args = (neg_node,)
                break

    print("\n新しいノードを挿入後のグラフ:")
    print(graph)

    gm = torch.fx.GraphModule(graph, module)
    x = torch.randn(1, 10)
    result = gm(x)
    print("\n実行結果:", result)

graph.lint()

ここでは、linear モジュールの出力に対して .neg() メソッドを呼び出す新しいノード negate_linear_output を挿入し、その結果を relu_2 ノードの入力としています。op='call_method' を使用し、target に呼び出すメソッド名を文字列で指定します。

graph.lint()
グラフの整合性を保つために、ノードの挿入後に graph.lint() を呼び出してグラフの構造をチェックすることを推奨します。
GraphModule の更新
グラフを変更した後、それを torch.fx.GraphModule に変換して実行する場合は、必要に応じてモジュールの属性 (get_attr ノードの場合など) を更新する必要があります。
グラフの接続
新しいノードを挿入した後、必要に応じて既存のノードの args 属性を更新し、データの流れを正しく繋ぎ直す必要があります。
新しいノードの作成
graph.create_node() メソッドを使って新しいノードを作成します。op, target, args, name を適切に設定する必要があります。
ノードの特定
挿入したい位置のノードを正確に特定する必要があります。ノードの名前 (node.name) や演算の種類 (node.op)、ターゲット (node.target) などの属性を使って検索できます。

graph.inserting_before(target)

例
あるノードの入力値をログ出力するノードをそのノードの直前に挿入する場合など。
使い分け
特定のノードの処理が始まる前に何か処理を追加したい場合に便利です。inserting_after() と同様に、with ステートメントと組み合わせて使用し、ブロック内で作成されたノードは自動的に target ノードの前に挿入されます。
機能
指定された target ノードの直前に新しいノードを挿入するためのコンテキストマネージャーです。

import torch
import torch.fx

def sample_func(x):
    a = torch.sigmoid(x)
    return a + 2

graph = torch.fx.symbolic_trace(sample_func).graph

target_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.name == 'sigmoid_1':
        target_node = node
        break

if target_node:
    with graph.inserting_before(target_node):
        log_node = graph.create_node(
            op='call_function',
            target=print,
            args=('Input to sigmoid:', target_node),
            name='log_sigmoid_input'
        )
        # 'sigmoid_1' ノードの入力を log_node に変更する必要はありません
        # inserting_before は自動的に接続を調整します

print(graph)

graph.prepend(node) と graph.append(node)

例
グラフの最初に入力値を正規化するノードを追加したり、最後に出力値を処理するノードを追加したりする場合。
使い分け
グラフ全体の最初や最後に処理を追加したい場合に直接使用できます。特定のノードとの相対的な位置関係ではなく、グラフの構造の最初または最後にノードを追加したい場合に適しています。
機能
それぞれ、グラフの先頭と末尾に新しいノードを挿入するメソッドです。

import torch
import torch.fx

def sample_func(x):
    a = torch.sigmoid(x)
    return a + 2

graph = torch.fx.symbolic_trace(sample_func).graph

# グラフの先頭に新しいノードを追加
with graph.inserting_before(list(graph.nodes)[0]): # 最初のノードの前に挿入するのと同じ
    input_scale = graph.create_node(
        op='call_function',
        target=torch.mul,
        args=(list(graph.nodes)[0], 0.5),
        name='scale_input'
    )
    # 元の最初のノードの入力を新しいノードの出力に置き換える (必要に応じて)
    for node in graph.nodes:
        if node.name == list(graph.nodes)[0].name:
            node.args = (input_scale,)
            break

# グラフの末尾に新しいノードを追加
with graph.inserting_after(list(graph.nodes)[-1]): # 最後のノードの後に挿入するのと同じ
    output_scale = graph.create_node(
        op='call_function',
        target=torch.mul,
        args=(list(graph.nodes)[-1], 2.0),
        name='scale_output'
    )
    # 元の最後のノードの出力を新しいノードの入力に置き換える (自動的に行われる場合もある)

print(graph)

ノードリストの直接操作

例
グラフの特定の部分を別の処理に置き換える場合など。
機能
graph.nodes 属性はノードのイテレータを提供し、これをリストに変換して直接操作することも可能です。ノードの挿入、削除、並べ替えなど、より柔軟な操作を行えますが、グラフの整合性を保つためには注意が必要です。

import torch
import torch.fx

def sample_func(x):
    a = torch.sigmoid(x)
    b = a + 2
    return b

graph = torch.fx.symbolic_trace(sample_func).graph
nodes = list(graph.nodes)

target_index = -2 # 'add_2' ノードのインデックス (最後から2番目)

if 0 <= target_index < len(nodes):
    target_node = nodes[target_index]
    with graph.inserting_after(target_node):
        new_node_1 = graph.create_node(op='call_function', target=torch.relu, args=(target_node,), name='relu_after_add')
        new_node_2 = graph.create_node(op='call_function', target=torch.mul, args=(new_node_1, 3.0), name='multiply_by_three')

    print(graph)

graph.replace_all_uses_with(old, new)

例
ある活性化関数を別の活性化関数に置き換える場合など。
使い分け
特定のノードの処理を別の処理に完全に置き換えたい場合に便利です。挿入というよりは置換に近い操作です。
機能
グラフ内で old ノードの出力を参照しているすべての場所を、new ノードの出力で置き換えます。

import torch
import torch.fx
import torch.nn.functional as F

def sample_func(x):
    a = torch.sigmoid(x)
    return a + 2

graph = torch.fx.symbolic_trace(sample_func).graph

sigmoid_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.target == torch.sigmoid:
        sigmoid_node = node
        break

if sigmoid_node:
    with graph.inserting_before(sigmoid_node):
        relu_node = graph.create_node(op='call_function', target=F.relu, args=sigmoid_node.args, name='relu_replacement')
        graph.replace_all_uses_with(sigmoid_node, relu_node)
        graph.erase_node(sigmoid_node) # 元のノードを削除

print(graph)

ノードを完全に別のノードで置き換える場合
replace_all_uses_with() が適しています。
グラフの先頭または末尾に挿入する場合
prepend() または append() が簡潔です。
特定のノードの相対的な位置に挿入する場合
inserting_before() または inserting_after() が最も直感的で安全です。

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【PyTorch FX】inserting_before()徹底解説！グラフ変換の基本と応用

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PyTorch FX 実践：node_copy() を使ったグラフの動的な変更方法（日本語）

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実践！torch.fx.Graph.nodesを使ったPyTorchモデルのグラフ変換テクニック

その中で、torch. fx. Graph. nodesは、この生成された計算グラフを構成する個々の「ノード」のリストまたはイテラブルなコレクションを指します。各ノードは、グラフ内の特定の操作や値を示します。具体的には、以下のような種類のノードがあります。

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