PyTorch torch.fx.Interpreter.fetch_attr() の詳細解説とプログラミング例

2025-05-31

Interpreter クラスは、この GraphModule を解釈（interpret）し、実行するための基本的な機能を提供します。fetch_attr() メソッドは、この解釈の過程で、グラフ内のノードが参照しているモジュールやパラメータなどの属性を、その名前（文字列）に基づいて取得する役割を担います。

具体的には、torch.fx のグラフ内のノードには、演算（operation）の種類や、その演算に必要な入力、そして場合によっては参照している属性の名前などが記録されています。例えば、あるノードがサブモジュールを参照している場合、そのノードはサブモジュールの名前を保持しています。fetch_attr() メソッドは、この名前を受け取り、GraphModule の内部でその名前を持つ属性を探し出し、その属性の実際のオブジェクト（例えば、nn.Module のインスタンスや torch.Tensor）を返します。

fetch_attr() の主な役割と利用場面

グラフ実行時の属性取得
Interpreter がグラフ内のノードを評価する際に、ノードが何らかの属性を参照している場合（例えば、モジュールの呼び出しやパラメータへのアクセス）、fetch_attr() を使ってその属性の実体を取得します。
動的な属性アクセス
グラフの構造に基づいて、実行時に必要な属性を動的に取得するために利用されます。
カスタム Interpreter の実装
Interpreter を継承して独自の解釈処理を実装する場合に、属性の取得方法をカスタマイズするために fetch_attr() をオーバーライドすることがあります。

簡単な例

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

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 20)
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(20))

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

# モデルを symbolic trace で GraphModule に変換
model = MyModule()
graph_module = symbolic_trace(model)

# Interpreter のインスタンスを作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# グラフ内の特定のノード（例えば、linear モジュールを参照するノード）の名前を取得
# （実際にはグラフ構造を解析してノードの名前を知る必要があります）
linear_node_name = 'linear'
bias_node_name = 'bias'

# fetch_attr() を使って属性を取得
linear_module = interpreter.fetch_attr(linear_node_name)
bias_parameter = interpreter.fetch_attr(bias_node_name)

print(f"Linear Module: {linear_module}")
print(f"Bias Parameter: {bias_parameter}")
print(isinstance(linear_module, nn.Linear))
print(isinstance(bias_parameter, nn.Parameter))

上記の例では、MyModule の linear 属性（nn.Linear のインスタンス）と bias 属性（nn.Parameter のインスタンス）を、Interpreter の fetch_attr() メソッドを使って名前で取得しています。

AttributeError: '<GraphModuleのインスタンス名>' object has no attribute '<取得しようとした属性名>' (属性エラー)

トラブルシューティング
- 属性名の確認
  fetch_attr() に渡している属性名が正しいかどうかを再確認してください。大文字・小文字の違いにも注意が必要です。
- グラフ構造の調査
  torch.fx.GraphModule の graph 属性を調べて、期待する属性を持つノードが存在するかどうか、そしてそのノードが参照している属性の名前を確認してください。例えば、ノードの target 属性が取得したい属性の名前を示している場合があります。
- シンボリックトレースの確認
  モデルを symbolic_trace する際に、意図した属性がグラフに取り込まれているかを確認してください。トレースの方法によっては、一部の属性がグラフに含まれないことがあります。
原因
fetch_attr() に渡された属性名が、GraphModule のインスタンス内に存在しない場合に発生します。これは、属性名のスペルミス、またはグラフの構造が期待通りでなく、目的の属性が存在しない場合に起こり得ます。

TypeError: '<予期しない型>' object is not subscriptable (型エラー)

トラブルシューティング
- グラフ構造の詳細な調査
  問題が発生しているノードとその属性の型を詳しく調べてください。node.op や node.target を確認し、どのような操作が行われているか、そしてどのような属性にアクセスしようとしているかを理解することが重要です。
- カスタム Interpreter の検討
  もしデフォルトの fetch_attr() の挙動が期待通りでない場合は、Interpreter クラスを継承して fetch_attr() メソッドをオーバーライドし、属性の取得方法をカスタム実装することを検討してください。
原因
fetch_attr() が内部的に属性にアクセスする際に、その属性が添え字アクセス（[]）をサポートしていない型である場合に発生することがあります。これは、GraphModule の内部構造や、トレースされたモデルの特性に依存する可能性があります。

期待されるオブジェクトが取得できない

トラブルシューティング
- グラフのノード情報の確認
  問題のノードの target 属性だけでなく、そのノードの op 属性や他の属性も確認し、どのようにして目的の属性が参照されているかを理解してください。
- 中間ノードの追跡
  目的の属性に直接アクセスしているノードがない場合、その属性を参照している可能性のある中間ノードを追跡し、それらのノードの出力を確認することで、間接的な参照の経路を特定できることがあります。
原因
fetch_attr() はエラーなく実行されるものの、期待していた nn.Module のインスタンスや torch.Tensor などのオブジェクトではなく、異なる型のオブジェクトが返ってくる場合があります。これは、グラフの構造やトレースのされ方によって、属性の参照が間接的になっている場合に起こり得ます。

GraphModule の状態が期待通りでない

トラブルシューティング
- GraphModule の状態の確認
  GraphModule の named_modules() や named_parameters() メソッドを使って、モジュールやパラメータの状態が期待通りであるかを確認してください。
- グラフ変換処理の確認
  torch.fx.GraphModule に対して何らかのグラフ変換（Graph Transformations）を行っている場合、その変換処理が意図しない変更を加えていないかを確認してください。
原因
GraphModule 自体の状態が正しくない場合、fetch_attr() が期待通りに動作しないことがあります。例えば、GraphModule のパラメータが意図せず変更されている場合などです。

PyTorch のドキュメントとコミュニティ
torch.fx に関する公式ドキュメントや、PyTorch のコミュニティフォーラム、GitHub の Issue などを参照することで、同様の問題に遭遇した他のユーザーの経験や解決策が見つかることがあります。
ステップ実行とデバッグ
可能であれば、Interpreter の実行をステップごとに追跡し、各ノードの処理や fetch_attr() の呼び出し時の変数の状態を観察することで、問題の原因を特定しやすくなります。
node.op, node.target, node.args, node.kwargs の調査
グラフ内の各ノードのこれらの属性を調べることで、そのノードがどのような処理を行っているか、そしてどのような属性にアクセスしようとしているかの手がかりが得られます。
print(graph_module.graph) を活用
GraphModule のグラフ構造をテキストで出力し、問題のあるノードや属性の参照関係を視覚的に確認することは非常に有効です。

例1: 基本的な属性の取得

この例では、簡単な nn.Module を symbolic_trace で GraphModule に変換し、Interpreter を使ってその中のモジュールとパラメータを fetch_attr() で取得します。

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

class SimpleModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(5, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(10, 5))

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.relu(x)
        return torch.matmul(x, self.weight.T)

# モデルを symbolic trace
model = SimpleModule()
graph_module = symbolic_trace(model)

# Interpreter の作成
interpreter = Interpreter(graph_module)

# グラフ内のノードの名前から属性を取得
linear_module = interpreter.fetch_attr('linear')
relu_module = interpreter.fetch_attr('relu')
weight_parameter = interpreter.fetch_attr('weight')

print(f"Linear Module: {linear_module}")
print(f"ReLU Module: {relu_module}")
print(f"Weight Parameter: {weight_parameter}")
print(f"Is linear_module an instance of nn.Linear? {isinstance(linear_module, nn.Linear)}")
print(f"Is weight_parameter an instance of nn.Parameter? {isinstance(weight_parameter, nn.Parameter)}")

# グラフ構造の確認（属性の名前を見つける手がかり）
print(graph_module.graph)
for node in graph_module.graph.nodes:
    print(f"Node name: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

この例では、SimpleModule 内の linear、relu、weight という属性名を fetch_attr() に渡すことで、それぞれの実体（nn.Linear のインスタンス、nn.ReLU のインスタンス、nn.Parameter のインスタンス）を取得しています。グラフのノード情報を出力することで、各ノードがどの属性を参照しているかを確認できます。

例2: カスタム Interpreter での fetch_attr() の利用

この例では、Interpreter を継承したカスタムクラスを作成し、fetch_attr() をオーバーライドして、属性が取得される際にログを出力する機能を追加します。

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

class LoggingInterpreter(Interpreter):
    def fetch_attr(self, name: str):
        attr = super().fetch_attr(name)
        print(f"Fetching attribute: {name}, Type: {type(attr)}")
        return attr

class AnotherSimpleModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

# モデルを symbolic trace
model = AnotherSimpleModule()
graph_module = symbolic_trace(model)

# カスタム Interpreter の作成
logging_interpreter = LoggingInterpreter(graph_module)

# forward メソッドを実行（内部で fetch_attr が呼ばれる）
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output_tensor = logging_interpreter.run(input_tensor)

print(f"Output Tensor Shape: {output_tensor.shape}")

この例では、LoggingInterpreter の fetch_attr() が、属性を取得する前にその名前と型を出力するようにカスタマイズされています。interpreter.run() を実行すると、グラフの評価中に必要な属性が fetch_attr() によって取得される際に、ログが出力されます。これは、fetch_attr() が内部的にどのように利用されるかを理解するのに役立ちます。

例3: グラフ変換後の属性アクセス

この例では、GraphModule に対して簡単なグラフ変換を行い、その後で変換されたグラフ内の属性に fetch_attr() でアクセスします。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, GraphModule
from torch.fx.passes.graph_transform import GraphTransform

class MyModuleWithBias(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 20, bias=True)

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

# モデルを symbolic trace
model = MyModuleWithBias()
graph_module = symbolic_trace(model)

# バイアス項を False にするグラフ変換
class RemoveBias(GraphTransform):
    def run_node(self, node):
        if node.op == 'call_module' and isinstance(self.modules[node.target], nn.Linear):
            new_kwargs = dict(node.kwargs)
            new_kwargs['bias'] = False
            return node.replace_input_with(node, self.graph.create_node(
                op='call_module', target=node.target, args=node.args, kwargs=new_kwargs
            ))
        return node

transformed_graph_module = RemoveBias(graph_module).transform()
print("Original Graph:")
print(graph_module.graph)
print("\nTransformed Graph:")
print(transformed_graph_module.graph)

# 変換後の GraphModule で Interpreter を作成
interpreter_transformed = Interpreter(transformed_graph_module)

# 変換後のグラフから linear モジュールを取得
linear_module_transformed = interpreter_transformed.fetch_attr('linear')
print(f"\nTransformed Linear Module: {linear_module_transformed}")
print(f"Does the transformed linear module have bias? {linear_module_transformed.bias is None}")

この例では、RemoveBias というグラフ変換クラスを作成し、nn.Linear モジュールの bias を False に変更しています。変換後の GraphModule で Interpreter を作成し、fetch_attr() で linear モジュールを取得すると、バイアスが None になっていることが確認できます。これは、グラフ変換後も fetch_attr() を使って、変更された属性にアクセスできることを示しています。

GraphModule の属性として直接アクセスする

GraphModule は nn.Module を継承しているため、その内部に定義された名前付きモジュールやパラメータは、通常の属性として直接アクセスできます。これは、symbolic_trace によって生成された GraphModule においても同様です。

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

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 30)

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

model = MyModule()
graph_module = symbolic_trace(model)

# GraphModule の属性として直接アクセス
linear1_module = graph_module.linear1
relu_module = graph_module.relu
linear2_module = graph_module.linear2

print(f"Linear1 Module: {linear1_module}")
print(f"ReLU Module: {relu_module}")
print(f"Linear2 Module: {linear2_module}")
print(f"Is linear1_module an instance of nn.Linear? {isinstance(linear1_module, nn.Linear)}")

この方法の利点は、コードが簡潔で直感的であることです。ただし、アクセスしたい属性の名前が事前に分かっている必要があります。グラフの構造をプログラム的に解析して属性名を取得する場合には、後述する方法がより適しています。

GraphModule.get_submodule() を使用する

GraphModule クラスは、サブモジュールを名前で取得するための専用のメソッド get_submodule() を提供しています。これは、fetch_attr() が属性全般を対象とするのに対し、主に nn.Module のインスタンスであるサブモジュールを取得するのに適しています。

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

class AnotherModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        return x

model = AnotherModule()
graph_module = symbolic_trace(model)

# get_submodule() を使用してサブモジュールを取得
conv1_module = graph_module.get_submodule('conv1')
bn1_module = graph_module.get_submodule('bn1')

print(f"Conv1 Module: {conv1_module}")
print(f"BatchNorm1D Module: {bn1_module}")
print(f"Is conv1_module an instance of nn.Conv2d? {isinstance(conv1_module, nn.Conv2d)}")

get_submodule() は、指定された名前のサブモジュールが存在しない場合に AttributeError を発生させるため、存在が保証されている場合に便利です。

GraphModule.named_modules() および GraphModule.named_parameters() を使用してイテレートする

GraphModule は named_modules() と named_parameters() メソッドを提供しており、それぞれ名前とモジュール、名前とパラメータのペアをイテレータとして返します。これらを使用すると、グラフ内のすべてのモジュールやパラメータにアクセスできます。

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

class YetAnotherModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(5, 5)
        self.register_buffer('buffer', torch.randn(5))

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

model = YetAnotherModule()
graph_module = symbolic_trace(model)

print("Named Modules:")
for name, module in graph_module.named_modules():
    print(f"Name: {name}, Module: {module}")

print("\nNamed Parameters:")
for name, param in graph_module.named_parameters():
    print(f"Name: {name}, Parameter: {param.shape}")

print("\nNamed Buffers:")
for name, buffer in graph_module.named_buffers():
    print(f"Name: {name}, Buffer: {buffer.shape}")

これらのメソッドは、グラフ内のすべてのモジュールやパラメータに対して何らかの処理を行いたい場合に非常に便利です。例えば、特定の種類のモジュールを探したり、すべてのパラメータに初期化を適用したりするなどの操作が可能です。

グラフのノードを解析して属性にアクセスする

GraphModule の graph 属性は、モデルの演算をノードとして表現したグラフオブジェクトです。各ノードは op（演算の種類）、target（演算の対象となる属性の名前など）、args（入力引数）、kwargs（キーワード引数）などの情報を持っています。グラフのノードをイテレートし、target 属性を調べることで、各ノードがどの属性を参照しているかを知ることができます。その後、GraphModule の属性として直接アクセスしたり、get_submodule() や fetch_attr() を使ってアクセスしたりできます。

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

class ModuleWithNested(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.inner = nn.Linear(3, 4)

    def forward(self, x):
        return self.inner(x)

model = ModuleWithNested()
graph_module = symbolic_trace(model)

print("Graph Nodes:")
for node in graph_module.graph.nodes:
    print(f"Name: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")
    if node.op == 'call_module':
        module_name = node.target
        module = graph_module.get_submodule(module_name)
        print(f"  Accessed Module: {module}")

この方法では、グラフの構造を詳細に理解する必要がありますが、プログラム的に属性を特定し、アクセスする柔軟性が高まります。例えば、特定の演算を行うノードが参照しているモジュールを取得する、といった操作が可能です。

fetch_attr() の使いどころ

fetch_attr() は、Interpreter がグラフを実行する際に、ノードの target 属性に格納された文字列に基づいて、対応するモジュールやパラメータなどの属性を動的に取得するために設計されています。カスタムの Interpreter を実装する際には、このメソッドをオーバーライドして属性の取得方法をカスタマイズすることが一般的です。

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