実践PyTorch FX：add_submodule()を使ったモデルグラフ編集の具体例とコード解説

2025-05-31

torch.fxは、PyTorchモデルをシンボリックに表現し、それらを最適化や変換のために操作することを可能にするツールキットです。GraphModuleは、このシンボリック表現の中心となるクラスで、モデルの計算グラフを保持します。

`add_submodule()`の機能と目的

通常、PyTorchのnn.Moduleでは、__init__メソッド内でサブモジュールを定義します。しかし、torch.fxでモデルのグラフを検査・変換する際に、既存のグラフに新しいモジュールを追加したり、既存のモジュールを置き換えたりする必要が生じることがあります。add_submodule()は、このような動的なモジュール追加のニーズに応えます。

具体的には、以下の目的で使われます。

動的なグラフ変換: モデルのグラフを分析し、特定の条件に基づいて新しいレイヤーやブロックを挿入する場合。例えば、ある畳み込み層の後にバッチ正規化層を追加するなど。
モジュールの再利用と共有: 複数の場所で同じサブモジュールを使用する場合に、そのモジュールを一度定義し、異なる場所で参照するためにGraphModuleに追加する。
カスタムモジュールの追加: torch.nn.Module以外の、独自のカスタムロジックを持つモジュールをグラフの一部として組み込む場合。
コード生成: torch.fxはコード生成にも使われます。add_submodule()は、生成されるコードが新しいモジュールを参照できるようにするために必要です。

`add_submodule()`の基本的な使い方

add_submodule()メソッドは、以下の2つの引数を取ります。

submodule (nn.Module): GraphModuleに追加したいPyTorchのnn.Moduleインスタンス。
target (str): GraphModule内でサブモジュールを参照するための名前（文字列）。これは通常、ドット区切りのパスで、モジュールの階層を示します（例: 'encoder.block1.attention'）。

例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx

# 簡単なモデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.relu(self.linear1(x)))

# モデルをGraphModuleとしてトレース
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(MyModel())

# 新しいサブモジュールを作成
new_dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)

# traced_modelに新しいサブモジュールを追加
# ここでは、"new_dropout"という名前で新しいDropout層を追加
traced_model.add_submodule("new_dropout", new_dropout_layer)

# 追加されたモジュールがGraphModuleのモジュール辞書に存在することを確認
# print(traced_model.new_dropout) # こうしてアクセスできるようになる
# print(traced_model.get_submodule("new_dropout"))

# 注意: add_submodule()だけでは、グラフ内の計算フローには影響しません。
# グラフのノードを操作して、この新しいモジュールを実際に使用するように変更する必要があります。
# これは通常、Graph.nodeをイテレートし、適切な場所にコールノードを挿入することで行います。

# 例: グラフのノードを操作して新しいモジュールを挿入する（概念的な説明）
# from torch.fx.graph import Graph, Node
# graph = traced_model.graph
# for node in graph.nodes:
#     if node.op == 'call_module' and node.target == 'relu':
#         # reluの出力の後にdropoutを挿入する例
#         with graph.batch_insert_after(node):
#             dropout_node = graph.call_module('new_dropout', args=(node,))
#             # 後続のノードの入力を更新する必要がある
#             # 例: linear2の入力をreluからdropout_nodeに変更
#             # for user in node.users:
#             #    if user.op == 'call_module' and user.target == 'linear2':
#             #        user.args = (dropout_node,) # 簡略化された例

# graph.lint() # グラフの整合性をチェック
# traced_model.recompile() # グラフの変更を反映

通常のnn.Moduleでは、self.some_module = SomeModule()のように__setattr__を通じてサブモジュールを追加します。GraphModuleもnn.Moduleを継承しているため、この方法でもサブモジュールを追加できます。

しかし、add_submodule()を使用する利点は以下の通りです。

明示性: GraphModuleが持つグラフ構造の一部としてサブモジュールを管理するという意図がより明確になります。
階層的な命名: add_submodule()は、'foo.bar'のようなドット区切りのパスをtargetとして受け入れるため、階層的なモジュール構造を簡単に表現・構築できます。これはGraphModuleが内部でモジュールを管理する方法と一致しています。
既存のグラフへの追加: torch.fx.symbolic_traceで得られたGraphModuleに対して、後から新しいモジュールを追加する際に、add_submodule()を使うのが適切です。

add_submodule() の目的と誤解

よくある誤解
add_submodule() を呼び出すだけで、モデルの計算グラフにそのサブモジュールが自動的に組み込まれると考えてしまうことです。

実際
add_submodule() は、GraphModule の属性として新しい nn.Module インスタンスを追加するだけです。つまり、それは単に Python オブジェクトとしてそこに存在するようになるだけで、実際のモデルの計算フロー (グラフのノード) に影響を与えるわけではありません。

トラブルシューティング
サブモジュールを追加した後、そのサブモジュールをグラフのどこで呼び出すかを明示的に指定する必要があります。これは、GraphModule.graph 内の torch.fx.Node オブジェクトを操作し、call_module タイプの新しいノードを挿入することで行われます。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
from torch.fx.graph import Graph, Node

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.relu(self.linear1(x)))

traced_model = torch.fx.symbolic_trace(MyModel())

new_dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)
traced_model.add_submodule("new_dropout", new_dropout_layer)

# ここからが重要: グラフのノードを操作して、新しいモジュールを組み込む

graph = traced_model.graph
for node in graph.nodes:
    if node.op == 'call_module' and node.target == 'relu':
        # reluの出力の後にdropoutを挿入する
        with graph.insert_after(node):
            # 新しいdropoutモジュールを呼び出すノードを作成
            dropout_node = graph.call_module('new_dropout', args=(node,))

            # reluの出力を使っていた後続のノード（ここではlinear2）の入力をdropout_nodeに変更
            for user in node.users:
                if user.op == 'call_module' and user.target == 'linear2':
                    # user.args がタプルなので、新しいタプルを作成して置き換える
                    new_args = list(user.args)
                    for i, arg in enumerate(new_args):
                        if arg is node: # reluの出力が引数になっている場合
                            new_args[i] = dropout_node
                    user.args = tuple(new_args)

# グラフの変更を反映させるために再コンパイル
traced_model.recompile()

# 動作確認
dummy_input = torch.randn(1, 10)
output = traced_model(dummy_input)
print(output.shape)

重複したサブモジュール名

エラー
すでに存在する target 名で add_submodule() を呼び出すと、既存のサブモジュールが上書きされます。これはエラーではなく、意図しない挙動につながる可能性があります。

トラブルシューティング

一意な名前を生成するロジックを実装します（例: new_module_0, new_module_1 など）。
add_submodule() を呼び出す前に、hasattr(graph_module, target_name) や graph_module.get_submodule(target_name) を使って、その名前がすでに使用されていないか確認することを推奨します。

GraphModule の再コンパイル忘れ (recompile())

エラー
add_submodule() でモジュールを追加し、さらにグラフのノードを操作して計算フローを変更しても、GraphModule.recompile() を呼び出すのを忘れると、forward メソッドが更新されず、変更が反映されません。これにより、予期せぬ出力や古いグラフに基づく動作が発生します。

トラブルシューティング
グラフの構造（ノードの追加、削除、変更）を変更した後は、必ず traced_model.recompile() を呼び出してください。これは、変更されたグラフ定義に基づいて GraphModule の forward メソッドを再生成するために必要です。

FX トレースの限界と add_submodule() の組み合わせ

エラー
torch.fx.symbolic_trace() は、Python の一部の制御フロー (データに依存する if/else、動的なリスト操作など) をトレースできません。このようなグラフブレークが発生するモデルに add_submodule() を使ってさらにモジュールを追加しようとすると、問題が複雑化する可能性があります。

トラブルシューティング

add_submodule() は、主にトレース後にグラフを編集する目的で使用されるため、トレース自体の問題を直接解決するものではありません。トレースが完了した後で、add_submodule() とノード操作によってグラフに新しい要素を挿入します。
トレースできない部分は、torch.fx.wrap() を使うか、FX がサポートする形式にコードをリファクタリングすることを検討します。
まず、元のモデルが symbolic_trace() で問題なくトレースできることを確認します。

サブモジュールが nn.Module のインスタンスではない

エラー
add_submodule() の submodule 引数には torch.nn.Module のインスタンスを渡す必要があります。他の型のオブジェクトを渡すと、PyTorch がそれを適切に処理できず、エラーが発生する可能性があります。

トラブルシューティング
add_submodule() に渡すオブジェクトが torch.nn.Module を継承したクラスのインスタンスであることを確認してください。

import torch.fx
import torch.nn as nn

traced_model = torch.fx.symbolic_trace(nn.Linear(10, 1))

# 誤った例: ただのテンソルを渡す
try:
    traced_model.add_submodule("some_tensor", torch.tensor([1, 2, 3]))
except TypeError as e:
    print(f"エラー: {e}") # TypeError: Cannot set a non-Module attribute 'some_tensor' on a GraphModule.

エラー
add_submodule("a.b.c", MyModule()) のようにドット区切りのパスを使用する場合、途中のパス (a, a.b) が既存の nn.Module の属性として存在しないとエラーになります。

トラブルシューティング
階層的なパスでサブモジュールを追加する場合は、親モジュールがすでに存在することを確認してください。通常、add_submodule() はトップレベルの GraphModule にサブモジュールを追加するか、既存のサブモジュールを指すパスに新しいサブモジュールを「置き換える」ために使用されます。新しい階層を作成する場合は、事前に親モジュールを追加する必要があります（あるいは、__setattr__ を利用して階層を構築してから add_submodule を使います）。

ここでは、最も一般的な使用例である「既存のグラフに新しいモジュールを挿入する」コード例を説明します。

例1: 既存のグラフに新しいドロップアウト層を挿入する

この例では、シンプルな線形モデルの ReLU 層と Linear 層の間に Dropout 層を動的に挿入します。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
from torch.fx.graph import Graph, Node

# 1. 元のモデルを定義する
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

print("--- 1. モデル定義とFXトレース ---")
# モデルのインスタンス化
model = SimpleModel()
print("元のモデルの構造:\n", model)

# モデルをFXでトレースし、GraphModuleを作成する
# GraphModuleはモデルの計算グラフをシンボリックに表現したもの
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("\nトレースされたモデル (GraphModule):\n", traced_model)
print("\nGraphModuleの計算グラフ:\n", traced_model.graph)

# 計算グラフのノードを一覧表示
print("\nGraphModuleのノード:")
for node in traced_model.graph.nodes:
    print(f"  Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}, Args: {node.args}, Users: {[u.name for u in node.users]}")

# 2. 新しいサブモジュールをGraphModuleに追加する
print("\n--- 2. 新しいサブモジュールの追加 ---")
new_dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)

# traced_model に "new_dropout" という名前で新しいDropout層を追加
# これだけではグラフは変更されない
traced_model.add_submodule("new_dropout", new_dropout_layer)
print(f"GraphModuleに 'new_dropout' サブモジュールを追加しました: {traced_model.new_dropout}")
print("サブモジュールが追加されたGraphModuleの構造:\n", traced_model) # 構造に反映される

# 3. 計算グラフを操作して、新しいモジュールを挿入する
print("\n--- 3. 計算グラフの操作とモジュールの挿入 ---")
graph = traced_model.graph

# 挿入したい位置を見つける: ここでは 'relu' の直後
relu_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.op == 'call_module' and node.target == 'relu':
        relu_node = node
        break

if relu_node is None:
    raise RuntimeError("reluノードが見つかりませんでした。")

print(f"'relu' ノードが見つかりました: {relu_node.name}")

# 'relu' ノードの直後に新しい 'dropout' ノードを挿入する
# graph.insert_after() はコンテキストマネージャで、指定ノードの直後に新しいノードを作成するための準備をする
with graph.insert_after(relu_node):
    # 'new_dropout' という名前のサブモジュールを呼び出すノードを作成
    # 引数として 'relu_node' の出力を渡す
    dropout_node = graph.call_module('new_dropout', args=(relu_node,))
    print(f"新しい 'dropout' ノード '{dropout_node.name}' を挿入しました。")

    # 'relu' ノードの出力を利用していた後続のノード（ここでは 'linear2'）の入力を
    # 新しく挿入した 'dropout_node' の出力に変更する
    # これは通常、node.users を見て、それらの引数を更新することで行います。
    for user_node in relu_node.users:
        # 'relu' の出力を入力として使っている 'linear2' ノードを探す
        if user_node.op == 'call_module' and user_node.target == 'linear2':
            print(f"'{user_node.name}' ノードの入力を更新します。")
            # 引数タプルをリストに変換し、変更を加えてからタプルに戻す
            new_args = list(user_node.args)
            for i, arg in enumerate(new_args):
                if arg is relu_node: # もし引数がrelu_nodeであれば
                    new_args[i] = dropout_node # dropout_nodeに置き換える
            user_node.args = tuple(new_args)
            print(f"  '{user_node.name}' の引数が更新されました: {user_node.args}")
            break # linear2ノードは1つしか想定していないため、見つかったらループを抜ける

# グラフの整合性をチェック（オプションだが推奨）
graph.lint()

# 4. GraphModuleを再コンパイルして変更を適用する
print("\n--- 4. GraphModuleの再コンパイル ---")
traced_model.recompile()
print("GraphModuleを再コンパイルしました。")

# 再コンパイル後の計算グラフを確認
print("\n再コンパイル後のGraphModuleの計算グラフ:\n", traced_model.graph)
print("\n再コンパイル後のGraphModuleのノード:")
for node in traced_model.graph.nodes:
    print(f"  Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}, Args: {node.args}, Users: {[u.name for u in node.users]}")


# 5. 変更が適用されたかテストする
print("\n--- 5. 動作テスト ---")
dummy_input = torch.randn(1, 10)

# 元のモデルで実行（Dropoutなし）
print(f"元のモデルの出力:\n{model(dummy_input)}")

# 変更後のモデルで実行（Dropoutあり）
# Dropout層が挿入されているため、毎回異なる結果になる可能性がある
print(f"変更後のモデルの出力:\n{traced_model(dummy_input)}")
print(f"変更後のモデルの出力:\n{traced_model(dummy_input)}")

コードの解説:

元のモデルの定義とトレース:
- SimpleModel というごく基本的な nn.Module を定義します。
- torch.fx.symbolic_trace(model) を使って、このモデルの計算グラフをシンボリックに表現した GraphModule (traced_model) を作成します。
- traced_model.graph を表示することで、トレースされたグラフのノード（placeholder, call_module, output など）とそれらの繋がりを確認できます。
新しいサブモジュールの追加 (add_submodule):
- nn.Dropout(p=0.5) のインスタンス new_dropout_layer を作成します。
- traced_model.add_submodule("new_dropout", new_dropout_layer) を呼び出し、traced_model オブジェクトに "new_dropout" という名前でこの Dropout 層を追加します。
- この時点では、traced_model の内部に new_dropout という属性が追加されただけで、forward メソッド（計算グラフ）にはまだ組み込まれていません。
計算グラフの操作:
- graph = traced_model.graph で、計算グラフオブジェクト自体を取得します。
- 挿入位置の特定: relu_node を探し、その直後に Dropout を挿入することを目指します。
- 新しいノードの作成: with graph.insert_after(relu_node): のコンテキスト内で、graph.call_module('new_dropout', args=(relu_node,)) を呼び出します。
  - graph.call_module(...) は、特定のサブモジュール ('new_dropout') を呼び出すノードを作成します。
  - args=(relu_node,) は、この Dropout ノードの入力が relu_node の出力であることを示します。
- 既存ノードの入力の更新: relu_node の出力を利用していた後続のノード（ここでは linear2）を探し、その入力が relu_node ではなく新しく作成した dropout_node の出力を参照するように変更します。これは、user_node.args を直接操作することで行います。
GraphModuleの再コンパイル (recompile):
- graph オブジェクトのノードを変更した後は、必ず traced_model.recompile() を呼び出す必要があります。これにより、GraphModule の forward メソッドが、更新されたグラフ定義に基づいて再生成されます。これを行わないと、グラフの変更が実行時に反映されません。
動作テスト:
- ダミー入力を作成し、変更前のモデルと変更後の traced_model で推論を実行します。
- Dropout が挿入されているため、traced_model の出力は毎回異なる値になる可能性があります（トレーニングモードの場合）。これにより、Dropout 層が実際に機能していることを確認できます。

この例では、SimpleModel の linear1 層を新しい nn.Conv1d 層に置き換えることを試みます。ただし、入力/出力の次元が合わない場合、エラーになる可能性があるため、ここでは概念的な説明と簡単な置き換えを示します。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx

class SimpleModel2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        return self.conv2(self.relu(self.conv1(x)))

print("\n--- 例2: 既存モジュールの置き換え ---")
model2 = SimpleModel2()
traced_model2 = torch.fx.symbolic_trace(model2)
print("元のGraphModuleの計算グラフ:\n", traced_model2.graph)

# 新しいモジュールを準備
new_conv_layer = nn.Conv2d(3, 8, kernel_size=5, padding=2) # チャンネル数が異なる新しい層

# 既存のサブモジュールを上書きする形で add_submodule を使用
# 注意: これにより 'conv1' という名前のサブモジュールが置き換わる
traced_model2.add_submodule("conv1", new_conv_layer)
print(f"GraphModuleの 'conv1' サブモジュールを新しいConv2d層に置き換えました: {traced_model2.conv1}")

# グラフのノード自体は変更されていないので、recompileは不要だが、
# もし入出力の次元や挙動が変わる場合は、グラフのノードも調整する必要がある。
# この場合は、単に 'conv1' が指すインスタンスが変わっただけなので、
# グラフのノードは同じ 'call_module' op と 'conv1' target を持つ。
# しかし、例えば入力チャンネル数が異なる場合は、トレースが失敗したり、実行時エラーになる可能性がある。
# この例では、単にconv1の実装が変わっただけなので、recompileは必須ではないが、
# 複雑な変更の場合はrecompileが安全。
traced_model2.recompile() # 念のため再コンパイル

dummy_input_c3 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
try:
    output2 = traced_model2(dummy_input_c3)
    print(f"置き換え後のモデルの出力シェイプ: {output2.shape}")
except RuntimeError as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")
    print("チャンネル数の不一致などにより、置き換えが成功しないことがあります。")

解説:

ただし、このようにモジュールを置き換える場合、入出力の次元やデータ型が前のモジュールと互換性があることを確認する必要があります。互換性がない場合、実行時にエラー（例: RuntimeError: Given groups=1, weight of size ... expected input[...], but got input[...] of size [...]）が発生します。FXは型チェックまでは自動で行いません。
この場合、GraphModule の forward メソッド内の call_module ノードは、引き続き conv1 をターゲットとしていますが、その conv1 が指すインスタンスが変更されたため、挙動が変わります。
add_submodule() に既存のサブモジュール名（"conv1"）を渡すと、その名前の既存のモジュールが新しいインスタンスで上書きされます。

torch.nn.Module.setattr を直接使用する

FX の GraphModule は torch.nn.Module を継承しているため、通常の PyTorch モジュールと同じように、__setattr__ を介して直接属性を設定できます。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.relu(self.linear1(x)))

traced_model = torch.fx.symbolic_trace(MyModel())

# 新しいモジュールを直接属性として設定
new_dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)
traced_model.new_dropout_direct = new_dropout_layer # __setattr__ を介して設定

print(f"追加されたサブモジュール（直接設定）: {traced_model.new_dropout_direct}")
# 結果は add_submodule() と同じように、GraphModuleの属性として追加される
# しかし、この方法ではドット区切りのパス（例: 'sub.module'）は使えない。
# その場合は手動で階層を構築する必要がある
# 例: traced_model.sub = nn.Module()
#     traced_model.sub.module = new_dropout_layer

# グラフのノード操作とrecompileは、add_submodule()の場合と同様に必要

__setattr__ の利点と欠点

欠点:
- ドット区切りの階層的なパス（例: 'encoder.block.attention'）を直接サポートしていません。階層的なサブモジュールを追加するには、traced_model.encoder = nn.Module() のように、まず親モジュールを明示的に作成する必要があります。
- add_submodule() と比較して、FX のコンテキストでのモジュール追加の意図がやや不明瞭になる可能性があります。
利点: 非常に直接的で、Python の通常のオブジェクト属性設定のセマンティクスに慣れている場合に直感的です。

torch.fx.Graph を直接操作して新しいモジュールを「匿名で」呼び出す（非推奨だが可能）

これは直接的な代替というよりも、add_submodule() を使わずに新しい計算ステップを導入する方法です。しかし、この方法は非常に複雑で、推奨されません。通常、すべての call_module ノードは GraphModule の属性として存在するモジュールを参照する必要があります。

概念的には、GraphModule の _modules 辞書に直接モジュールを追加し、その名前を使ってノードを作成することは可能です。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
from torch.fx.graph import Graph, Node

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.relu(self.linear1(x)))

traced_model = torch.fx.symbolic_trace(SimpleModel())
graph = traced_model.graph

new_dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)
# **非推奨**: _modules 辞書に直接追加 (add_submodule が内部で行うことの一部)
# この方法は、torch.fxの内部実装に依存しており、将来のバージョンで変更される可能性がある
traced_model._modules['dynamic_dropout_layer'] = new_dropout_layer

# グラフ操作部分は add_submodule の場合と同じ
relu_node = None
for node in graph.nodes:
    if node.op == 'call_module' and node.target == 'relu':
        relu_node = node
        break

if relu_node:
    with graph.insert_after(relu_node):
        # ここで _modules に追加した名前を使用
        dropout_node = graph.call_module('dynamic_dropout_layer', args=(relu_node,))

        for user_node in relu_node.users:
            if user_node.op == 'call_module' and user_node.target == 'linear2':
                new_args = list(user_node.args)
                for i, arg in enumerate(new_args):
                    if arg is relu_node:
                        new_args[i] = dropout_node
                user_node.args = tuple(new_args)
                break

traced_model.recompile()
print("\n_modulesを直接操作して追加したモデルのグラフ:")
print(traced_model.graph)

直接 _modules を操作する利点と欠点

欠点:
- 非推奨: これは FX の内部実装の詳細に依存しており、API が変更されるリスクがあります。
- エラーハンドリングがほとんどなく、誤って使用すると簡単に不安定な状態になります。
- add_submodule() が提供する安全性と利便性がありません。
利点: 非常に低レベルな制御が可能。

これは torch.fx の枠組みから離れることになりますが、動的にモジュールを追加する一般的な代替手段です。新しい nn.Module を作成し、元のモデルのロジックと新しいモジュールを組み合わせて、新しい forward メソッドを持つ新しいモデルクラスまたはインスタンスを作成します。

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.relu(self.linear1(x)))

# 元のモデル
original_model = SimpleModel()

# 新しいドロップアウト層
new_dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)

# 新しいモデルクラスを定義し、元のモデルと新しいモジュールを組み込む
class ModelWithDropout(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, dropout_layer):
        super().__init__()
        # 既存のサブモジュールを新しいモデルに登録
        self.linear1 = base_model.linear1
        self.relu = base_model.relu
        self.linear2 = base_model.linear2
        self.dropout = dropout_layer # 新しいモジュールも登録

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x) # ここでドロップアウトを適用
        x = self.linear2(x)
        return x

print("\n--- 3. モデルの再構築 ---")
modified_model = ModelWithDropout(original_model, new_dropout_layer)
print("再構築されたモデルの構造:\n", modified_model)

dummy_input = torch.randn(1, 10)
print(f"再構築されたモデルの出力:\n{modified_model(dummy_input)}")

モデル再構築の利点と欠点

欠点:
- モデルが複雑になるほど、手動での再構築は面倒になり、エラーが発生しやすくなります。
- 特に、深層学習モデルのように多数の層や複雑な接続を持つ場合、このアプローチは現実的ではありません。
- モデルの構造を「検査して変換する」という FX の主な目的とは異なり、新しい構造を「定義する」アプローチです。
利点:
- FX やグラフ操作の知識が不要で、通常の PyTorch のモジュール構築に慣れていれば理解しやすい。
- デバッグが比較的容易。
- モデルの構造変更をより明確にコードで表現できる。

torch.fx.GraphModule.add_submodule() は、torch.fx を使用してモデルの計算グラフをプログラムで操作する際に、最も推奨される方法です。これは、GraphModule のオブジェクト指向モデルと FX のグラフ変換ツールセットに最も自然に統合されます。

PyTorch FX不要コード削除(eliminate_dead_code)徹底解説と代替手法

torch. fx. Graph. eliminate_dead_code() は、PyTorch FX グラフ内の不要なコード（dead code）を削除するためのメソッドです。FX グラフは、PyTorch モデルを関数型の中間表現として表現したもので、最適化や変換といった処理を行うために用いられます。

実践PyTorch FX: Graph.erase_node()を使ったモデル最適化のコード例

まず、torch. fxについて簡単に説明します。 torch. fxは、PyTorchモデルの内部表現（計算グラフ）を抽出し、それを操作・変換するためのツールキットです。モデルの最適化（演算子フュージョンなど）や、特定のハードウェア向けにモデルを変換する際などに利用されます。torch

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

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。

torch.fx.Graph.graph_copy() によるグラフのコピーと変更

torch. fx. Graph. graph_copy() は、PyTorch の FX グラフをコピーするための関数です。FX グラフは、モデルの計算グラフを表現するデータ構造です。この関数を使うことで、元のグラフを変更せずに、そのコピー上で操作を行うことができます。

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

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。

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

torch. fx は、PyTorch モデルを記号的にトレースし、その計算グラフを中間表現 (Graph) として取得するためのツールキットです。この Graph を操作することで、モデルの最適化や変換を行うことができます。inserting_before(node) は、特定の node の直前に新しいノードを挿入するためのコンテキストを提供します。このコンテキスト内で作成されたすべての新しいノードは、指定された node の前に自動的に配置されます。

PyTorch FXの落とし穴？Graph.lint()でよくあるエラーと解決策

torch. fx. Graph. lint()は、PyTorchのtorch. fxモジュールで提供されるメソッドで、Graphが健全な状態にあるかどうかを検査（lint）するために使用されます。ここでいう「Graph」とは、torch

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

このメソッドを使うと、あるノードの属性（演算の種類、オペランド、名前など）を保持した新しいノードをグラフ内に作成できます。これは、グラフ変換や最適化などの処理を行う際に、既存のノードを基にして新しいノードを挿入したり、既存のノードを置き換えたりするのに役立ちます。

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。

【初心者向け】PyTorch FXのon_generate_code()：基本から応用までわかりやすく解説

torch. fx. Graph. on_generate_code() は、torch. fx. Graph クラスに定義されているメソッドの一つで、グラフからPythonソースコードを生成する処理をカスタマイズするために用いられます。FX (PyTorch Function eXchange) は、PyTorchモデルを中間表現（Graph）として捉え、そのグラフに対して様々な変換や最適化を行うためのフレームワークです。最終的に、このグラフから実行可能なPythonコードを生成する必要があります。on_generate_code() は、このコード生成の特定の段階にフックし、ユーザーが独自の処理を挿入できるようにするための仕組みです。