PyTorch FXデバッグ術：get_attr()エラーの特定と解決策
簡単に言うと、torch.fx.Interpreter.get_attr()は、FXが構築した計算グラフを「実行」する際に、元のPyTorchモジュールが持つ属性（例えば、学習可能なパラメータや別のサブモジュールなど）の値を取得する役割を果たします。
もう少し詳しく説明します。
PyTorch FX とは？
PyTorch FXは、nn.Moduleインスタンスの計算グラフを抽出、変換、再生成するためのツールキットです。これは、主に以下のような3つの主要なコンポーネントで構成されています。
- Symbolic Tracer (シンボリックトレーサー): PyTorchモデルの
forwardメソッドの実行を記録し、計算グラフ（torch.fx.Graph）を構築します。 - Intermediate Representation (IR: 中間表現): 抽出された計算グラフは、ノード（
torch.fx.Node）のリストとして表現されます。各ノードは、操作（関数呼び出し、メソッド呼び出し、属性の取得など）とその引数を表します。 - Python Code Generation (Pythonコード生成): 変換されたグラフから、新しい
nn.Module（GraphModule）を生成します。
torch.fx.Interpreter とは？
torch.fx.Interpreterは、FXが構築したGraph（計算グラフ）を実際に実行するためのクラスです。通常のnn.Moduleを実行するのと同じように、このInterpreterを使ってグラフを実行し、結果を得ることができます。
Interpreterクラスには、グラフ内の様々な種類のノード（例えば、関数呼び出し、モジュール呼び出し、属性の取得など）を実行するためのオーバーライド可能なメソッドが用意されています。
FXの計算グラフの中には、元のモジュールが持つパラメータ（例: self.weight）や、別のサブモジュール（例: self.linear）を参照するノードがあります。これらのノードは、"get_attr"という操作タイプを持ちます。
torch.fx.Interpreter.get_attr(self, target, args, kwargs)メソッドは、この"get_attr"ノードを処理する際に呼び出されます。
args、kwargs: このメソッドには通常、追加の引数は渡されません。target: 取得しようとしている属性の完全なパス（例:"param"や"linear.weight"など）。
このメソッドの主な役割は、self.module（Interpreterが実行している元のモジュール、またはそこから生成されたGraphModule）から、targetで指定された属性の値を取得し、その値をグラフの実行コンテキストに返すことです。
具体例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = nn.Parameter(torch.randn(3, 4)) # 学習可能なパラメータ
self.linear = nn.Linear(4, 5) # サブモジュール
def forward(self, x):
return self.linear(x + self.param)
# MyModuleをシンボリックトレースしてグラフを生成
m = MyModule()
graph_module = torch.fx.symbolic_trace(m)
# 生成されたグラフを見てみる
print(graph_module.graph)
# 出力例:
# graph():
# %x : [#users=1] = placeholder[target=x]
# %param : [#users=1] = get_attr[target=param] # ここにget_attrノードがある
# %add : [#users=1] = call_function[target=operator.add](args = (%x, %param), kwargs = {})
# %linear : [#users=1] = call_module[target=linear](args = (%add,), kwargs = {})
# return linear
上記のグラフでは、%paramというノードがget_attr[target=param]となっています。これは、MyModuleのself.paramという属性の値をグラフに持ち込むことを意味します。
torch.fx.Interpreterがこのget_attrノードに遭遇すると、get_attr()メソッドが呼び出され、m.paramの値が取得されて、その後の計算（addなど）に利用されます。
torch.fx.Interpreter.get_attr()は、PyTorch FXのInterpreterクラスが、トレースされた計算グラフ内で元のPyTorchモジュールの属性（パラメータやサブモジュールなど）を参照する"get_attr"ノードを処理するための内部的なメソッドです。これにより、グラフの実行中に必要なモジュール属性の値を正しく取得し、計算を続行できるようになります。
AttributeError: 'GraphModule' object has no attribute 'xxx'
これは最も一般的なエラーの一つです。
原因
FXでモデルをトレース（グラフを抽出）した際、元のモジュールにあった特定の属性が、生成されたGraphModuleに適切にコピーされていない、またはアクセスできない状態になっている場合に発生します。
- 非登録の属性
nn.Moduleに登録されていない（つまり、self.my_attribute = ...のように直接代入されているだけで、nn.Parameterやnn.Moduleのインスタンスではない）属性は、通常、FXグラフには含まれません。get_attrノードはnn.Moduleに登録された属性に対して生成されます。 - トレースの制限
FXのシンボリックトレーサーは、Pythonの動的な性質のすべてを捉えられるわけではありません。特に、__getattr__や__setattr__のような特殊メソッドを使用している場合、動的に属性が生成される場合、あるいはnn.Moduleの属性として登録されていない普通のPythonオブジェクトを属性として持っている場合、正しくトレースされないことがあります。
トラブルシューティング
- 属性の回避
FXでトレースできる範囲でモデルを設計し、トレースが難しい動的な属性アクセスを避けることを検討します。どうしても必要な場合は、その部分だけをトレースから外し、手動で扱うなどの工夫が必要になることがあります。 - カスタムトレーサーの利用
標準のsymbolic_traceで問題が発生する場合、torch.fx.Tracerを継承して、is_leaf_moduleやcreate_argなどのメソッドをオーバーライドし、特定のモジュールや操作をどのようにトレースするかをカスタマイズすることで、問題を解決できる場合があります。 - 属性の登録確認
取得したい属性が、きちんとnn.Parameter、nn.Buffer、またはnn.Moduleのインスタンスとして元のモジュールに登録されているか確認してください。self.my_param = nn.Parameter(torch.tensor(...))self.register_buffer('my_buffer', torch.tensor(...))self.my_submodule = MySubModule()
RuntimeError や TypeError （データ型の不一致、デバイスの不一致など）
get_attr()自体が直接これらのエラーを引き起こすことは稀ですが、取得した属性（Tensorなど）が後続の計算で不正な使われ方をすると発生します。
原因
get_attrで取得されたTensorが、グラフの実行中に別の操作に渡される際に、予期しないデータ型やデバイスにある場合。
トラブルシューティング
-
カスタムInterpreterでのデバッグ
torch.fx.Interpreterを継承して、get_attrメソッドをオーバーライドし、取得される属性の値、型、デバイスをログに出力することで、問題の所在を特定しやすくなります。import torch import torch.nn as nn import torch.fx class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.param = nn.Parameter(torch.randn(3, 4)) self.linear = nn.Linear(4, 5) def forward(self, x): return self.linear(x + self.param) class CustomInterpreter(torch.fx.Interpreter): def run_node(self, n: torch.fx.Node) -> torch.Any: if n.op == 'get_attr': target = n.target attr_val = self.fetch_attr(target) print(f"DEBUG: get_attr target='{target}', value_type={type(attr_val)}, value_device={attr_val.device if isinstance(attr_val, torch.Tensor) else 'N/A'}") return super().run_node(n) m = MyModule() traced_module = torch.fx.symbolic_trace(m) interpreter = CustomInterpreter(traced_module) dummy_input = torch.randn(1, 4) output = interpreter.run(dummy_input) -
デバイスの一貫性
モデルのパラメータやバッファ、および入力テンソルが全て同じデバイス（cudaまたはcpu）にあることを確認します。model.to(device)やtensor.to(device)を使用して、すべてを同じデバイスに移動させることが重要です。 -
データ型の一貫性
モデルのパラメータやバッファ、および入力テンソルのデータ型（float32,float16,int64など）が、期待される演算に対して一貫しているか確認します。特に、混合精度トレーニングを使用している場合や、異なるデータ型でモデルをロードした場合に注意が必要です。
トレース時の意図しない属性の変更
FXはグラフを静的に抽出するため、トレース中に元のモジュールの属性が動的に変更されると、その変更がグラフに反映されないことがあります。
原因
forwardメソッド内でself.some_attribute = new_valueのように、モジュールの属性を動的に変更している場合、その変更は通常トレースされません。get_attrはトレース時の属性の「スナップショット」を取得するため、実行時に属性が変更されても、グラフは古い値に基づいて動作しようとします。
トラブルシューティング
- デザインの見直し
もし動的な属性変更が必要な場合は、そのロジックをforwardメソッドの外に出すか、またはFXの範疇外で扱うことを検討します。 - 副作用の回避
FXで処理するモデルは、forwardメソッド内でnn.Moduleの登録済み属性に副作用（変更）をもたらさないように設計することが推奨されます。
torch.fx.Interpreter のカスタム化に関する問題
get_attr()をオーバーライドして、独自のロジックを実装しようとする場合に発生する可能性があります。
原因
get_attr()をカスタム実装する際に、元のモジュールの属性の取得ロジックを正しく再現できていない、または意図しない副作用を導入してしまった場合。
トラブルシューティング
- 小さなステップで検証
カスタムInterpreterを開発する際は、まず小さな、単純なモデルでテストし、徐々に複雑なモデルに適用していくことで、問題の切り分けを容易にします。 - デバッグログの活用
カスタムのget_attrメソッド内で、targetや取得される値、その後の処理に関する詳細なログを出力し、期待通りの動作をしているか確認します。 - 元の動作の理解
torch.fx.Interpreter.get_attr()のデフォルトの動作（self.fetch_attr(target)を呼び出す）を理解し、カスタム実装が必要な場合にのみ変更するようにします。
- PyTorchフォーラムとGitHub Issue
PyTorchの公式フォーラムやGitHubのIssueトラッカーで同様の問題が報告されていないか検索します。FXは比較的新しい機能であり、コミュニティの知見が役立つことがあります。 - 最小限の再現コード
問題が発生した場合、できるだけ少ないコードで問題を再現できる最小限の例を作成します。これにより、問題の根本原因を特定しやすくなります。 - グラフの確認
graph_module.graph.print_tabular()やprint(graph_module.graph)を使用して、生成されたFXグラフが意図した通りになっているかを確認します。特にget_attrノードがどこで、何を対象に生成されているかを見ます。
get_attr()メソッドは通常、ユーザーが直接呼び出すものではなく、torch.fx.InterpreterがFXグラフを実行する際に内部的に呼び出されるものです。したがって、ここでのプログラミング例は、主に以下の2つのケースに焦点を当てます。
- デフォルトの
get_attr()の動作を理解する: FXがどのようにモジュール属性を処理するか。 get_attr()をオーバーライドしてカスタム動作を実装する: 特殊なデバッグやロギング、あるいは属性の取得方法を変更したい場合。
例1: デフォルトのget_attr()動作の理解とグラフでの確認
この例では、ごくシンプルなモジュールをトレースし、get_attrノードがどのように生成され、デフォルトのInterpreterがどのようにそれを処理するかを確認します。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
# 1. シンプルなPyTorchモジュールの定義
class MySimpleModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 学習可能なパラメータ (get_attr の対象となる)
self.my_param = nn.Parameter(torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]))
# 学習しないバッファ (get_attr の対象となる)
self.register_buffer('my_buffer', torch.tensor([10.0, 20.0, 30.0]))
# サブモジュール (その中のパラメータも get_attr の対象となる)
self.linear_layer = nn.Linear(3, 1)
def forward(self, x):
# self.my_param と self.my_buffer は get_attr ノードとしてグラフに現れる
y = x + self.my_param + self.my_buffer
# self.linear_layer は call_module ノードとして現れるが、その重み/バイアスは内部で get_attr で参照される
return self.linear_layer(y)
# 2. モデルのインスタンス化とトレース
model = MySimpleModule()
# モデルを評価モードにする（Dropoutなどが無効になる）
model.eval()
# シンボリックトレースを実行し、GraphModuleを生成
traced_module = torch.fx.symbolic_trace(model)
# 3. 生成されたグラフを確認
print("--- FX Graph ---")
traced_module.graph.print_tabular()
print("\n--- GraphModuleの属性 ---")
# GraphModuleに元のモジュールのパラメータが属性としてコピーされていることを確認
# これらの属性がInterpreterによってget_attrされる
print(f"traced_module.my_param: {traced_module.my_param}")
print(f"traced_module.my_buffer: {traced_module.my_buffer}")
print(f"traced_module.linear_layer: {traced_module.linear_layer}")
# 4. Interpreter を使ってグラフを実行 (デフォルトのget_attrが内部で使われる)
print("\n--- Interpreterによる実行 ---")
interpreter = torch.fx.Interpreter(traced_module)
dummy_input = torch.ones(1, 3)
output = interpreter.run(dummy_input)
print(f"Input: {dummy_input}")
print(f"Output from Interpreter: {output}")
# 5. 元のモデルの実行と比較 (結果は同じになるはず)
original_output = model(dummy_input)
print(f"Output from original model: {original_output}")
assert torch.allclose(output, original_output), "Interpreter output mismatch with original model!"
print("\nInterpreter output matches original model output.")
出力のポイント
traced_module.graph.print_tabular()の出力で、以下のような行が見つかるはずです。
opcode name target args kwargs
--------- ----------- ----------- -------------------- --------
...
get_attr my_param my_param () {}
get_attr my_buffer my_buffer () {}
...
call_module linear_layer linear_layer ((add_1,),) {}
...
get_attrのtarget列が、my_paramやmy_bufferとなっており、これらがGraphModuleの属性としてどのように参照されるかが示されています。Interpreterはこれらのノードに遭遇したとき、対応するGraphModuleの属性値を自動的に取得します。
例2: get_attr()をオーバーライドしてデバッグ目的でロギングする
ここでは、torch.fx.Interpreterを継承し、get_attr()メソッドをオーバーライドして、どの属性がいつ取得されているかをログに出力するようにします。これはデバッグ時に非常に役立ちます。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
# 1. 前述と同じシンプルなモジュール
class MySimpleModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.my_param = nn.Parameter(torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]))
self.register_buffer('my_buffer', torch.tensor([10.0, 20.0, 30.0]))
self.linear_layer = nn.Linear(3, 1)
def forward(self, x):
y = x + self.my_param + self.my_buffer
return self.linear_layer(y)
# 2. get_attr() をオーバーライドするカスタムInterpreter
class DebuggingInterpreter(torch.fx.Interpreter):
def run_node(self, n: torch.fx.Node) -> torch.Any:
# ノードのオペコードが 'get_attr' の場合
if n.op == 'get_attr':
target_attr_name = n.target
# デフォルトのget_attr動作を呼び出す
# self.fetch_attr(target_attr_name) は GraphModule の属性を取得する内部ヘルパー関数
attr_value = self.fetch_attr(target_attr_name)
# 取得した属性に関する情報をログに出力
print(f"--- DEBUG: get_attr called ---")
print(f" Target Attribute Name: '{target_attr_name}'")
print(f" Value Type: {type(attr_value)}")
if isinstance(attr_value, torch.Tensor):
print(f" Value Shape: {attr_value.shape}")
print(f" Value Device: {attr_value.device}")
print(f" Value Data: {attr_value.tolist()}") # Tensorの内容を表示
print(f"-----------------------------")
return attr_value # 取得した値を返す
# それ以外のノードは親クラスのrun_nodeに処理を委譲
return super().run_node(n)
# 3. モデルのトレース
model = MySimpleModule()
model.eval()
traced_module = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("--- カスタムInterpreterによる実行（get_attrログ付き） ---")
# 4. カスタムInterpreterを使って実行
interpreter = DebuggingInterpreter(traced_module)
dummy_input = torch.ones(1, 3)
output = interpreter.run(dummy_input)
print(f"\nFinal Output: {output}")
出力のポイント
実行すると、get_attrノードが処理されるたびに、詳細なデバッグ情報がコンソールに出力されます。
--- DEBUG: get_attr called ---
Target Attribute Name: 'my_param'
Value Type: <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
Value Shape: torch.Size([3])
Value Device: cpu
Value Data: [1.0, 2.0, 3.0]
-----------------------------
--- DEBUG: get_attr called ---
Target Attribute Name: 'my_buffer'
Value Type: <class 'torch.Tensor'>
Value Shape: torch.Size([3])
Value Device: cpu
Value Data: [10.0, 20.0, 30.0]
-----------------------------
...
このように、get_attr()をオーバーライドすることで、グラフ実行時の属性の取得動作を監視・変更できます。
注意
この例は概念的なものであり、実際のプロダクションコードで属性値を動的に変更することは、FXの静的グラフの利点を損なう可能性があり、デバッグが非常に困難になるため、通常は推奨されません。しかし、特定の実験や特殊なケースで必要になる可能性があります。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
class MyDynamicModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.factor = 2.0 # この値をget_attrで参照する
self.linear = nn.Linear(3, 1)
def forward(self, x):
# self.factor が get_attr ノードとしてグラフに現れる
return self.linear(x * self.factor)
class DynamicValueInterpreter(torch.fx.Interpreter):
def run_node(self, n: torch.fx.Node) -> torch.Any:
if n.op == 'get_attr':
target_attr_name = n.target
if target_attr_name == 'factor':
# 'factor'属性がget_attrされる際に、動的に値を変更して返す
# ここでは、元の値に関わらず常に5.0を返す
print(f"--- INFO: Overriding 'factor' attribute to 5.0 ---")
return torch.tensor(5.0) # デバイスは自動で推論されるが、明示的に指定することも可能
# それ以外のget_attrノードはデフォルトの動作
return self.fetch_attr(target_attr_name)
return super().run_node(n)
# 1. モデルのトレース
model = MyDynamicModule()
model.eval()
traced_module = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("--- 元のモデルによる実行 ---")
dummy_input = torch.ones(1, 3)
original_output = model(dummy_input)
print(f"Original factor: {model.factor}")
print(f"Output from original model: {original_output}")
print("\n--- カスタムInterpreterによる実行（factorを動的に変更） ---")
# 2. カスタムInterpreterを使って実行
interpreter = DynamicValueInterpreter(traced_module)
# インタプリタに渡すモデルはトレースされたGraphModule
dynamic_output = interpreter.run(dummy_input)
print(f"Output from dynamic interpreter: {dynamic_output}")
# 比較
# original_outputとdynamic_outputは異なるはず
出力のポイント
元のモデルの出力と、カスタムInterpreterによる出力が異なることがわかります。これは、Interpreterがfactor属性を取得する際に、get_attr()のカスタムロジックが働いて値を5.0に変更したためです。
しかし、FXの設計思想を理解し、異なる目的でグラフを操作・変換する際に、get_attr()が関与するノードの扱い方について、いくつかの代替的なアプローチや関連する手法を考えることができます。
Interpreter を使用せず、GraphModule の forward メソッドを直接実行する
最も一般的なのは、Interpreter クラスを明示的に使用せず、torch.fx.symbolic_trace() で生成された GraphModule の forward メソッドを直接呼び出す方法です。
なぜ代替となるか？
GraphModule は、内部にFXグラフと、そのグラフから自動生成された forward メソッドを持っています。この forward メソッドは、通常のPyTorchモジュールと同様に動作し、内部でget_attrノードに対応する属性の取得を自動的に行います。つまり、Interpreter を使って手動でグラフを実行する必要がないため、get_attr() を意識する必要がありません。
例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = nn.Parameter(torch.randn(3, 4))
self.linear = nn.Linear(4, 5)
def forward(self, x):
return self.linear(x + self.param)
model = MyModule()
traced_module = torch.fx.symbolic_trace(model)
# Interpreter を明示的に使わず、GraphModule を通常のモジュールのように実行
dummy_input = torch.randn(1, 4)
output = traced_module(dummy_input) # ここで内部的に get_attr 相当の処理が行われる
print(f"Output from GraphModule's forward: {output}")
# 元のモデルと結果が一致することを確認
original_output = model(dummy_input)
print(f"Output from original model: {original_output}")
assert torch.allclose(output, original_output)
考察
ほとんどのFXのユースケース（最適化、量子化、コンパイルなど）では、GraphModule を生成し、その forward メソッドを使用します。Interpreter は、グラフの実行をステップバイステップで制御したり、カスタムのセマンティクスを注入したりするような、より低レベルな分析や変換のシナリオで役立ちます。
Graph を直接操作し、get_attr ノードを書き換える
get_attr ノードの挙動を直接変えるのではなく、グラフ自体を操作して、get_attr ノードの存在をなくすというアプローチです。これは、特にtorch.exportのような高レベルなエクスポートツールで採用されている手法です。
なぜ代替となるか？
get_attr ノードは、モデルのパラメータやバッファが「モジュールの属性」としてグラフ内で参照されていることを示します。これを、グラフへの「入力」として扱うようにグラフを書き換えることで、実行時に属性を直接取得するのではなく、入力として受け取った値を使用するようにできます。
例 (概念的)
torch.export は、これを自動的に行います。torch.export でエクスポートされた ExportedProgram のグラフには、通常 get_attr ノードが含まれません。代わりに、パラメータやバッファはグラフの placeholder (入力) ノードとして表現されます。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
from torch.export import export, ExportedProgram
class MyModuleWithParam(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.my_param = nn.Parameter(torch.tensor([1.0, 2.0]))
self.linear = nn.Linear(2, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x + self.my_param)
model = MyModuleWithParam()
dummy_input = torch.randn(1, 2)
# torch.fx.symbolic_trace の場合
traced_module = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("--- symbolic_trace のグラフ ---")
traced_module.graph.print_tabular()
# ここには get_attr ノードが出現する
# torch.export の場合
# ExportedProgram は、パラメータやバッファをグラフの入力として「持ち上げる (lift)」
exported_program: ExportedProgram = export(model, (dummy_input,))
print("\n--- torch.export のグラフ ---")
exported_program.graph.print_tabular()
# ここでは get_attr ノードは通常出現せず、代わりに my_param が placeholder (入力) となる
# グラフ実行時に、これらの持ち上げられたパラメータが適切な引数として渡される
# ExportedProgram は呼び出し可能であり、元のモデルと同じように実行できる
output_exported = exported_program(dummy_input)
output_original = model(dummy_input)
print(f"Output from ExportedProgram: {output_exported}")
print(f"Output from original model: {output_original}")
assert torch.allclose(output_exported, output_original)
考察
このアプローチは、モデルを異なるバックエンド（例: ONNX、TorchScript、あるいはカスタムコンパイラ）にエクスポートする際に特に有用です。グラフが「自己完結型」になり、外部のモジュール属性に依存しないため、移植性が高まります。しかし、これはユーザーが直接 get_attr() を回避するというよりは、高レベルなツールが内部的にそのような変換を行うという理解が適切です。
なぜ代替となるか？
標準のトレーサーが特定のモジュールや属性をどのように扱うか（例えば、それらをリーフモジュールとして扱うか、またはその内部に潜り込むか）を変更することで、結果として生成されるグラフの get_attr ノードの構造が変わる可能性があります。
例 (概念的)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
class CustomAttributeHolder(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.special_data = {"key": torch.tensor(100.0)} # nn.Module ではない普通のPythonオブジェクト
def forward(self, x):
# 通常、これは get_attr ノードにならない（普通のPythonオブジェクトのため）
return x * self.special_data["key"]
# 標準のトレーサーでトレース
m = CustomAttributeHolder()
try:
# この種のアクセスはシンボリックトレースで問題を引き起こす可能性がある
traced = torch.fx.symbolic_trace(m)
print("Standard trace successful.")
traced.graph.print_tabular()
except Exception as e:
print(f"Standard trace failed: {e}")
print("This is because `dict` access is not directly traceable as a graph operation.")
# この場合、get_attr() の代替というよりは、
# トレースできない操作を回避するか、カスタムトレーサーで対処する方法を考える
# 例えば、special_data を nn.Parameter や nn.Buffer に変更する、
# または __getattr__ をオーバーライドして、トレーサーが認識できる形で属性を返す
# しかし、これは Interpreter の get_attr() の代わりというよりは、トレース可能性の問題
考察
これは get_attr() の代替というよりも、FXがそもそもどのように属性をグラフに含めるかという、より根本的なトレースの問題に焦点を当てています。get_attrノードは、FXがnn.Moduleの属性として登録されたパラメータやバッファを認識した場合に生成されます。それ以外の（例えば、普通のPythonオブジェクトの）属性アクセスは、FXのトレーサーがシンボリック実行中に解釈できない場合があり、グラフにget_attrノードとして現れません。このような場合、get_attr()の代替を考えるのではなく、モデルの設計自体を見直すか、カスタムトレーサーで特定の属性アクセスを特殊な方法で処理するように介入することを検討します。
torch.fx.Interpreter.get_attr()は、FXグラフ実行時にGraphModuleに保持されている属性を読み取るための低レベルなAPIです。これを直接代替するような「別の関数」があるわけではありません。
FXプログラミングにおいてget_attr()に関連する代替手段を考える場合、それは主に以下のいずれかになります。
- カスタム
Tracerを使って、トレースの段階で属性の扱い方を変更する (特定の動的な属性アクセスに対応する場合など)。 - グラフの変換パスで
get_attrノードを「パラメータの入力化」などで置き換える (高レベルな最適化やエクスポートツールが内部的に行う)。 Interpreterを使わず、GraphModuleのforwardメソッドを直接実行する (最も一般的で推奨される方法)。