torch.fx.Interpreter.map_nodes_to_values() 関連エラーとトラブルシューティング【PyTorch】

主な役割と利用場面

1. ノードの実行結果の保存
   各ノードが生成したテンソルや他の Python オブジェクトを、後で参照できるように保存します。これにより、後続のノードが前のノードの出力を入力として利用できるようになります。
2. カスタムインタープリタでの値の追跡
   torch.fx.Interpreter を拡張して独自の意味論を持つインタープリタを作成する場合、map_nodes_to_values() をオーバーライドすることで、ノードの実行結果をどのように保存し、管理するかをカスタマイズできます。例えば、特定の種類のノードに対して特別な処理を行ったり、追加の情報を記録したりすることが可能です。
3. デバッグと分析
   インタープリタの実行中に map_nodes_to_values() によって保存された値を参照することで、グラフの各段階での中間結果を検査し、デバッグや分析に役立てることができます。

基本的な使い方（カスタムインタープリタ内での例）

import torch
import torch.fx

class MyInterpreter(torch.fx.Interpreter):
    def __init__(self, module):
        super().__init__(module)
        self.node_values = {}  # ノードと値のマッピングを保存する辞書

    def run_node(self, n: torch.fx.Node):
        # ... ノードの実行処理 ...
        result = super().run_node(n) # デフォルトのノード実行処理を呼び出す（必要に応じて）
        self.map_nodes_to_values(n, result) # 実行結果をマッピング
        return result

    def map_nodes_to_values(self, node: torch.fx.Node, value):
        self.node_values[node] = value
        print(f"ノード {node.name} の値: {value}")

# モデルの定義
class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        y = torch.relu(x)
        z = y + 1
        return z

# モデルのトレース
model = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# カスタムインタープリタの実行
interpreter = MyInterpreter(graph)
output = interpreter.run(torch.randn(2, 3))

print(f"最終的な出力: {output}")
print(f"ノードと値のマッピング: {interpreter.node_values}")

上記の例では、MyInterpreter クラス内で map_nodes_to_values() をオーバーライドし、ノードとその実行結果を self.node_values 辞書に保存しています。run_node() メソッド内でノードが実行された後、その結果を map_nodes_to_values() に渡すことで、ノードと値の関連付けが行われます。

---

一般的なエラーとトラブルシューティング

1. • 原因
     map_nodes_to_values() に渡す引数の型が期待されるものではない場合に発生します。通常、最初の引数 node は torch.fx.Node オブジェクトである必要があり、2番目の引数 value はノードの実行結果（テンソルや Python オブジェクトなど）である必要があります。
   • トラブルシューティング
     
     • map_nodes_to_values() を呼び出す箇所で、渡している node 変数が実際に torch.fx.Node のインスタンスであることを確認してください。
     • 同様に、渡している value 変数が、直前のノードの実行結果として適切な型を持っているかを確認してください。例えば、演算が期待通りのテンソルを返しているかなどを調査します。

2. KeyError (カスタムインタープリタで self.env を直接操作している場合)
   

   • 原因
     カスタムインタープリタ内で、ノードと値のマッピングを保持する辞書（通常は self.env や独自の属性）を直接操作している場合に、存在しないキー（ノード）にアクセスしようとすると発生することがあります。
   • トラブルシューティング
     
     • ノードと値のマッピングを管理する辞書へのアクセス前に、キー（ノード）が存在するかどうかを確認してください。
     • map_nodes_to_values() を正しく使用して、ノードと値のペアが適切に辞書に追加されているかを確認してください。

3. 値の不整合
   

   • 原因
     map_nodes_to_values() に渡される value が、そのノードが実際に生成するはずの値と異なる場合に、後続の演算でエラーが発生したり、予期しない結果が生じたりする可能性があります。これは、カスタムの run_node() メソッドの実装ミスなどが原因で起こり得ます。
   • トラブルシューティング
     
     • run_node() メソッド内で、各ノードの演算が正しく実装されているか、期待される出力値を生成しているかを丁寧に確認してください。
     • 可能であれば、各ノードの実行結果をログ出力するなどして、map_nodes_to_values() に渡される直前の値を確認します。
     • PyTorch の標準的な演算を使用している場合は、そのドキュメントや使用例を再確認し、誤った使い方をしていないかを見直します。

4. ノードの実行順序に関する問題
   

   • 原因
     torch.fx のグラフはノード間の依存関係に基づいて実行順序が決定されますが、カスタムインタープリタの実装によっては、この順序が崩れたり、必要なノードがまだ実行されていない状態でその結果を参照しようとしたりする可能性があります。
   • トラブルシューティング
     
     • torch.fx.Interpreter の基本的な実行フロー（run() メソッドなど）を理解し、カスタムインタープリタがそのフローに従っているかを確認してください。
     • ノード間の依存関係（node.all_input_nodes などで確認できます）を考慮して、値が利用可能になる前にアクセスしようとしていないかを確認します。

5. カスタムインタープリタの状態管理の誤り
   

   • 原因
     カスタムインタープリタが、ノードの実行に必要な状態（例えば、学習済みパラメータなど）を適切に管理できていない場合、map_nodes_to_values() で保存された値が後続の演算で正しく利用されないことがあります。
   • トラブルシューティング
     
     • インタープリタの初期化や状態更新の処理を見直し、必要な情報が適切に設定され、ノードの実行時に利用可能になっているかを確認してください。

トラブルシューティングの一般的なヒント

• 簡単な例での再現
  複雑なグラフ全体で問題が解決しない場合は、より小さな簡単な torch.fx.GraphModule を作成し、そこでカスタムインタープリタの動作を確認してみます。
• print デバッグ
  問題が発生していると思われる箇所で、ノードの名前、型、map_nodes_to_values() に渡される値などを print() 関数で出力して確認します。

---

例1: 基本的なノードの値の追跡

この例では、簡単なモデルをトレースし、カスタムインタープリタで各ノードの実行結果を map_nodes_to_values() を使って保存し、表示します。

import torch
import torch.fx

# 簡単なモデルの定義
class SimpleModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        y = x + 1
        z = y * 2
        return z

# モデルのトレース
model = SimpleModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# カスタムインタープリタの定義
class ValueTrackerInterpreter(torch.fx.Interpreter):
    def __init__(self, module):
        super().__init__(module)
        self.node_values = {}

    def run_node(self, n: torch.fx.Node):
        # デフォルトのノード実行処理を呼び出す
        result = super().run_node(n)
        # ノードとその結果をマッピング
        self.map_nodes_to_values(n, result)
        return result

    def map_nodes_to_values(self, node: torch.fx.Node, value):
        self.node_values[node] = value
        print(f"ノード '{node.name}' の値: {value}")

# インタープリタの実行
interpreter = ValueTrackerInterpreter(graph)
input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0])
output = interpreter.run(input_tensor)

print(f"\n最終的な出力: {output}")
print("\n各ノードの値:")
for node, value in interpreter.node_values.items():
    print(f"- {node.name}: {value}")

コードの説明

1. SimpleModule は、簡単な加算と乗算を行う PyTorch モジュールです。
2. torch.fx.symbolic_trace(model) でモデルのグラフ表現 (torch.fx.GraphModule) を取得します。
3. ValueTrackerInterpreter は torch.fx.Interpreter を継承したカスタムインタープリタです。
4. __init__ メソッドで、ノードと値を保存するための辞書 self.node_values を初期化します。
5. run_node メソッドは、各ノードの実行を担当します。ここでは、まず super().run_node(n) を呼び出してデフォルトの実行処理を行い、その結果を result に保存します。その後、self.map_nodes_to_values(n, result) を呼び出して、現在のノード n とその実行結果 result をマッピングします。
6. map_nodes_to_values メソッドは、渡されたノードと値を self.node_values 辞書に保存し、その値をコンソールに出力します。
7. 最後に、インタープリタを実行し、入力テンソルを与えて結果を得ます。実行中と実行後に、各ノードの値が出力されます。

例2: map_nodes_to_values のオーバーライドによる値の加工

この例では、map_nodes_to_values をオーバーライドして、ノードの値を保存する前に何らかの処理を加えます。

import torch
import torch.fx

class ProcessingInterpreter(torch.fx.Interpreter):
    def __init__(self, module):
        super().__init__(module)
        self.processed_values = {}

    def run_node(self, n: torch.fx.Node):
        result = super().run_node(n)
        self.map_nodes_to_values(n, result)
        return result

    def map_nodes_to_values(self, node: torch.fx.Node, value):
        processed_value = f"Processed: {value}"
        self.processed_values[node] = processed_value
        print(f"ノード '{node.name}' の処理済み値: {processed_value}")

# モデルとグラフの準備（例1と同じ）
model = SimpleModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# インタープリタの実行
interpreter = ProcessingInterpreter(graph)
input_tensor = torch.tensor([3.0, 4.0])
output = interpreter.run(input_tensor)

print(f"\n最終的な出力: {output}")
print("\n各ノードの処理済み値:")
for node, value in interpreter.processed_values.items():
    print(f"- {node.name}: {value}")

コードの説明

この例では、ProcessingInterpreter の map_nodes_to_values メソッド内で、保存する前に値に文字列 "Processed: " を追加しています。これにより、map_nodes_to_values をオーバーライドすることで、ノードの値をどのように管理するかをカスタマイズできることがわかります。

例3: 特定のノードに対する特別な処理

この例では、map_nodes_to_values 内でノードの種類に基づいて異なる処理を行います。

import torch
import torch.fx

class ConditionalValueTrackingInterpreter(torch.fx.Interpreter):
    def __init__(self, module):
        super().__init__(module)
        self.relu_outputs = {}
        self.other_outputs = {}

    def run_node(self, n: torch.fx.Node):
        result = super().run_node(n)
        self.map_nodes_to_values(n, result)
        return result

    def map_nodes_to_values(self, node: torch.fx.Node, value):
        if node.op == 'call_function' and node.target == torch.relu:
            self.relu_outputs[node] = value.abs() # ReLU の出力の絶対値を保存
            print(f"ReLUノード '{node.name}' の絶対値: {self.relu_outputs[node]}")
        else:
            self.other_outputs[node] = value
            print(f"他のノード '{node.name}' の値: {self.other_outputs[node]}")

# モデルの定義 (ReLU を含むように変更)
class ModuleWithReLU(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        y = torch.relu(x)
        z = y + 1
        return z

# モデルとグラフの準備
model = ModuleWithReLU()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# インタープリタの実行
interpreter = ConditionalValueTrackingInterpreter(graph)
input_tensor = torch.tensor([-1.0, 2.0])
output = interpreter.run(input_tensor)

print(f"\n最終的な出力: {output}")
print("\nReLUノードの絶対値:")
for node, value in interpreter.relu_outputs.items():
    print(f"- {node.name}: {value}")
print("\nその他のノードの値:")
for node, value in interpreter.other_outputs.items():
    print(f"- {node.name}: {value}")

コードの説明

この例では、map_nodes_to_values メソッド内で、ノードの op 属性と target 属性をチェックしています。もしノードが torch.relu 関数を呼び出すものであれば、その出力の絶対値を self.relu_outputs 辞書に保存します。それ以外のノードの出力は self.other_outputs 辞書に保存します。これにより、ノードの種類に応じて異なる処理を行うことができます。

---

map_nodes_to_values() を直接使わずに同様の目的を達成するための代替方法は、主に以下のようになります。

self.env 辞書を直接操作する

torch.fx.Interpreter の基底クラスでは、ノードから値へのマッピングは self.env という辞書属性で管理されています。map_nodes_to_values() メソッドは、この self.env 辞書を更新する役割を担っています。したがって、カスタムインタープリタ内で run_node() メソッドをオーバーライドする際に、super().run_node(n) でノードを実行した結果を直接 self.env に格納することも可能です。

import torch
import torch.fx

class DirectEnvInterpreter(torch.fx.Interpreter):
    def __init__(self, module):
        super().__init__(module)

    def run_node(self, n: torch.fx.Node):
        result = super().run_node(n)
        self.env[n] = result  # 直接 self.env に結果を格納
        print(f"ノード '{n.name}' の値 (self.env): {self.env[n]}")
        return result

# モデルとグラフの準備（以前の例と同様）
class SimpleModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        y = x + 1
        z = y * 2
        return z

model = SimpleModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# インタープリタの実行
interpreter = DirectEnvInterpreter(graph)
input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0])
output = interpreter.run(input_tensor)

print(f"\n最終的な出力: {output}")
print("\nself.env の内容:")
for node, value in interpreter.env.items():
    print(f"- {node.name}: {value}")

この方法では、map_nodes_to_values() を明示的に呼び出す代わりに、run_node() 内でノードの実行結果を直接 self.env[n] = result のように代入しています。

注意点
map_nodes_to_values() メソッドは、単に self.env を更新するだけでなく、フック機能など、他の内部的な処理も行っている可能性があります。したがって、完全に同じ振る舞いを保証するためには、可能な限り map_nodes_to_values() を利用することが推奨されます。上記の直接操作は、より基本的なレベルでの理解や、特殊な要件がある場合に検討されるべきです。

run_node() 内で独自の値保存メカニズムを実装する

self.env を直接操作する代わりに、カスタムインタープリタ内で独自の値保存用の辞書やリストなどのデータ構造を作成し、run_node() メソッド内でノードの実行結果をそれらに格納する方法です。この場合、map_nodes_to_values() は一切使用しません。

import torch
import torch.fx

class CustomValueStoreInterpreter(torch.fx.Interpreter):
    def __init__(self, module):
        super().__init__(module)
        self.node_outputs = {}

    def run_node(self, n: torch.fx.Node):
        result = super().run_node(n)
        self.node_outputs[n] = result  # 独自辞書に結果を格納
        print(f"ノード '{n.name}' の値 (node_outputs): {self.node_outputs[n]}")
        return result

# モデルとグラフの準備（以前の例と同様）
model = SimpleModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# インタープリタの実行
interpreter = CustomValueStoreInterpreter(graph)
input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0])
output = interpreter.run(input_tensor)

print(f"\n最終的な出力: {output}")
print("\nnode_outputs の内容:")
for node, value in interpreter.node_outputs.items():
    print(f"- {node.name}: {value}")

この方法では、インタープリタがノードの実行結果を self.node_outputs という独自の辞書に保存します。これにより、値の管理方法を完全にカスタマイズできます。例えば、ノードの種類に応じて異なる保存方法を採用したり、追加のメタデータを関連付けたりすることが可能です。

フック関数を利用する

torch.fx.Interpreter は、ノードの実行前後にフック関数を登録する機能を提供しています。これらのフック関数内で、ノードやその入出力にアクセスできるため、map_nodes_to_values() を直接使わずに、実行結果を監視したり、保存したりする処理を実装できます。

import torch
import torch.fx

class HookBasedInterpreter(torch.fx.Interpreter):
    def __init__(self, module):
        super().__init__(module)
        self.hooked_values = {}
        self.register_node_post_hook(self.post_hook)

    def post_hook(self, node: torch.fx.Node, output):
        self.hooked_values[node] = output
        print(f"ポストフック - ノード '{node.name}' の出力: {output}")

# モデルとグラフの準備（以前の例と同様）
model = SimpleModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# インタープリタの実行
interpreter = HookBasedInterpreter(graph)
input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0])
output = interpreter.run(input_tensor)

print(f"\n最終的な出力: {output}")
print("\nhooked_values の内容:")
for node, value in interpreter.hooked_values.items():
    print(f"- {node.name}: {value}")

この例では、register_node_post_hook を使って、各ノードの実行後に post_hook 関数が呼び出されるように登録しています。post_hook 関数内で、ノードとその出力にアクセスできるため、self.hooked_values 辞書に出力を保存しています。

• フック関数を利用する
  ノードの実行前後の処理に特化しており、値の監視やロギングなど、副作用的な処理を行う場合に便利です。実行フローに介入する必要がない場合に適しています。
• 独自の保存メカニズムを実装する
  値の管理方法を完全にカスタマイズしたい場合に有効です。ただし、self.env との連携が必要な処理がある場合は、追加の実装が必要になることがあります。
• self.env を直接操作する
  より低レベルな操作であり、内部構造を理解している場合にのみ検討すべきです。将来の PyTorch の変更によって動作が変わる可能性があります。
• map_nodes_to_values() を直接使用する
  最も推奨される方法です。torch.fx.Interpreter の意図された使い方であり、内部的な整合性も保たれます。