torch.fx.Interpreter.placeholder()

2025-05-31

torch.fx におけるグラフ表現では、計算グラフの各ノードが操作（演算）やモジュールを表します。しかし、モデルの入力をどのように表現するかが問題になります。torch.fx.Interpreter.placeholder() は、この「モデルの入力」を表すための特別なノードを作成するために使われます。

具体的には、以下のような文脈で使用されます。

グラフの入力ノード: torch.fx でモデルをシンボリックにトレースする際、モデルの入力は具体的なテンソルではなく、プレースホルダーとして扱われます。torch.fx.Interpreter.placeholder() は、このプレースホルダーの役割を果たすノードをグラフ内に挿入するために使用されます。これにより、グラフが入力に依存しない形で表現され、後続の変換や最適化が可能になります。
実行時の引数: torch.fx.Interpreter を使って構築されたグラフを実行する際、placeholder ノードに対応する実際の入力テンソルを渡す必要があります。Interpreter は、この placeholder ノードが示す位置に、実行時に与えられた引数を適切にマッピングします。

要するに、torch.fx.Interpreter.placeholder() は、torch.fx のグラフ表現において、モデルの入力や外部から供給される値をシンボリックに表現するための「目印」のようなものです。これにより、PyTorch モデルの構造を抽象化し、様々なグラフ変換や最適化を適用できるようになります。

簡単な例え:

ここでは、torch.fx.Interpreter.placeholder() に関連する一般的なエラーと、そのトラブルシューティングについて説明します。

- エラーの原因: torch.fx.Interpreter.run() を呼び出す際に、グラフ内の placeholder ノードが期待する引数が渡されていない場合に発生します。placeholder ノードは、モデルの入力や外部からの値を受け取ることを表すため、Interpreter がグラフを実行する際に、その placeholder に対応する実際の値を渡す必要があります。
- トラブルシューティング:
  - トレースしたモデルの forward メソッドのシグネチャ（引数の数と型）を確認します。
  - Interpreter.run() に渡す引数の数が、グラフ内の placeholder ノードの数と一致しているか確認します。
  - 特に、モデルの forward メソッドが *args や **kwargs を受け取る場合、torch.fx.symbolic_trace がそれらをどのように placeholder ノードに変換するかを理解し、それに合わせて run() メソッドに引数を渡す必要があります。
```
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, Interpreter

class MyModule(nn.Module):
    def forward(self, x, y): # 2つの引数を期待
        return x + y

model = MyModule()
traced_model = symbolic_trace(model)

# 良い例: 期待される2つの引数を渡す
interp = Interpreter(traced_model)
result = interp.run(torch.randn(1), torch.randn(1))
print(result)

# 悪い例: 引数が不足している
try:
    interp.run(torch.randn(1)) # y が不足
except RuntimeError as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")
```
StopIteration (特に next(self.args_iter) 関連)
- エラーの原因: これは上記の RuntimeError の根本原因となる低レベルのエラーです。Interpreter が内部で引数をイテレータとして処理しており、placeholder ノードを処理しようとした際に、イテレータから値を取り出せなくなった（つまり、引数が尽きた）場合に発生します。
- トラブルシューティング: 上記の RuntimeError と同様に、Interpreter.run() に渡す引数の数が、グラフ内の placeholder ノードの数と一致しているかを確認します。
予期せぬ placeholder ノードの生成（または欠如）
- エラーの原因: torch.fx.symbolic_trace は、PyTorch モデルの forward メソッドを解析してグラフを構築します。このとき、トレース中に特殊なPythonの操作（例えば、動的な属性アクセス、外部のPython関数呼び出しなど）があると、placeholder ノードの生成が意図しない形になったり、一部の入力が placeholder として認識されなかったりすることがあります。
- トラブルシューティング:
  - トレース可能なモデルの制限: torch.fx は、Pythonの特定の動的な挙動（例: if 文による動的なモジュール呼び出し、リスト内包表記など）を完全にトレースできない場合があります。モデルの forward メソッドを静的なグラフとして表現できる形に簡素化することを検討します。
  - torch.fx.Tracer のカスタマイズ: デフォルトのトレーサーでは対応できない特殊なケースがある場合、torch.fx.Tracer を継承して is_leaf_module や call_module などのメソッドをオーバーライドすることで、トレースの挙動をカスタマイズできます。これにより、特定のモジュールや操作を placeholder として扱うか、あるいは内部にトレースするかを制御できます。
  - torch.compile の検討: もしモデルが torch.fx で直接トレースするのが難しい動的な挙動を含む場合、torch.compile の使用を検討してください。torch.compile は torch.fx を内部的に使用していますが、より高度なトレースと最適化の機能を提供し、より広い範囲のPythonコードを処理できます。
placeholder ノードが示す入力と、実行時に渡されるテンソルのメタデータ（shape, dtypeなど）の不一致
- エラーの原因: placeholder ノード自体は、実行時の具体的なテンソルの shape や dtype などのメタデータを保持しません（これらはトレース時に推論されるものですが、あくまでグラフの構造を示します）。しかし、Interpreter がグラフを実行する際に、placeholder ノードに対応する実際のテンソルが、後続の演算が期待する shape や dtype と異なる場合、実行時エラーが発生します（例: RuntimeError: The size of tensor a (X) must match the size of tensor b (Y) at non-singleton dimension Z）。
- トラブルシューティング:
  - symbolic_trace を行う際に、モデルの forward メソッドに渡すダミー入力テンソルの shape と dtype が、実際の推論時や学習時に使用するテンソルと一致していることを確認します。これは、トレースされたグラフが特定の入力形状に特化される可能性があるためです。
  - 特に、異なる入力形状でグラフを実行する必要がある場合、torch.fx.Interpreter を使用する前に、torch.fx.GraphModule がその形状に対応できるように設計されているかを確認します。または、形状に依存しないようにグラフを変換する必要があります。

torch.fx.Interpreter.placeholder() は、torch.fx のグラフにおいて「モデルの入力」をシンボリックに表現するための重要な概念です。これに関連するエラーのほとんどは、グラフのトレース時に想定された入力の構造と、Interpreter.run() で実際に提供される入力の構造との間の不一致に起因します。

トラブルシューティングの際は、以下の点を重点的に確認してください。

モデルが torch.fx でトレース可能な範囲であるか。
Interpreter.run() に渡す引数の数と順番。
モデルの forward メソッドの引数と、symbolic_trace に渡すダミー入力。

したがって、torch.fx.Interpreter.placeholder() の概念を理解するためのコード例は、主に以下の2つのステップに焦点を当てます。

モデルをトレースし、グラフを検査する: symbolic_trace を使ってモデルの計算グラフを取得し、その中に placeholder ノードが存在することを確認します。
Interpreter を使ってグラフを実行する: placeholder ノードに対応する実際の入力を Interpreter に渡し、グラフを実行します。

例1: 基本的なモデルと `placeholder` ノードの確認

この例では、簡単なモデルをトレースし、生成されたグラフの中に placeholder ノードが存在することを確認します。

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

# 1. シンプルなPyTorchモデルを定義
class MyModule(nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        # x と y がこのモデルの入力 (placeholder に対応する)
        a = x + y
        b = a * 2
        return b

# 2. モデルのインスタンスを作成
model = MyModule()

# 3. モデルをシンボリックにトレースする
# ダミーの入力テンソルを渡すことで、トレースが実行される
traced_model = symbolic_trace(model, concrete_args={'y': torch.empty(1)})
# concrete_args は、一部の引数を定数として扱う場合に便利ですが、
# ここでは placeholder の挙動を見るためにシンプルに x のみ入力とします。
# 実際には forward の引数すべてを考慮します。

# 4. トレースされたグラフの内容を検査する
print("--- トレースされたグラフ ---")
traced_model.graph.print_tabular()

# 5. グラフ内のノードをイテレートし、placeholder ノードを見つける
print("\n--- グラフ内のノードの種類を確認 ---")
for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'placeholder':
        print(f"見つかった placeholder ノード: name='{node.name}', target='{node.target}'")
    else:
        print(f"他のノード: name='{node.name}', op='{node.op}'")

# 6. Interpreter を使ってグラフを実行する
# placeholder ノード 'x' と 'y' に対応する実際のテンソルを渡す
print("\n--- Interpreter を使ってグラフを実行 ---")
input_x = torch.tensor(3.0)
input_y = torch.tensor(5.0)

interpreter = Interpreter(traced_model)
output = interpreter.run(input_x, input_y) # ここで input_x, input_y が placeholder にマッピングされる

print(f"入力 x: {input_x.item()}, 入力 y: {input_y.item()}")
print(f"Interpreter による出力: {output.item()}") # 期待される出力: (3 + 5) * 2 = 16

# 元のモデルで確認
original_output = model(input_x, input_y)
print(f"元のモデルによる出力: {original_output.item()}")

解説:

Interpreter(traced_model).run(input_x, input_y) を呼び出すと、interpreter はグラフ内の placeholder ノード x に input_x を、y に input_y をマッピングし、それらを計算の開始点としてグラフを実行します。
traced_model.graph.print_tabular() の出力を見ると、最初の2つの行が placeholder ノードであることがわかります。これらは、MyModule.forward の引数 x と y を表しています。
symbolic_trace(model) を呼び出すと、MyModule の forward メソッドが解析され、計算グラフが構築されます。

例2: `placeholder` ノードと引数の不一致

この例では、placeholder ノードが期待する引数の数と、Interpreter.run() に渡される引数の数が異なる場合に発生するエラーを示します。

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

class AnotherModule(nn.Module):
    def forward(self, a, b, c): # 3つの引数を期待
        return a * b + c

model_b = AnotherModule()
traced_model_b = symbolic_trace(model_b)

print("\n--- AnotherModule のグラフ ---")
traced_model_b.graph.print_tabular()

interpreter_b = Interpreter(traced_model_b)

# エラーケース1: 引数が不足している
print("\n--- 引数不足の Interpreter 実行 (エラー発生) ---")
try:
    # 'c' に対応する引数が不足している
    output = interpreter_b.run(torch.tensor(1.0), torch.tensor(2.0))
except RuntimeError as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")
    print("このエラーは、グラフのplaceholderノード 'c' に対応する引数が渡されなかったために発生しました。")

# エラーケース2: 引数が多すぎる (通常はエラーにならないが、意図しない挙動の可能性)
# FXのInterpreterはデフォルトで余分な引数を無視するため、この場合はエラーにならない。
# しかし、コードの意図としては問題となる場合がある。
print("\n--- 引数過多の Interpreter 実行 (通常エラーにはならないが、注意が必要) ---")
output_excess = interpreter_b.run(torch.tensor(1.0), torch.tensor(2.0), torch.tensor(3.0), torch.tensor(4.0))
print(f"引数過多で実行: {output_excess.item()}")
print("この場合、余分な引数 (ここでは 4.0) は使用されずに無視されます。")

# 正常な実行
print("\n--- 正常な Interpreter 実行 ---")
output_ok = interpreter_b.run(torch.tensor(1.0), torch.tensor(2.0), torch.tensor(3.0))
print(f"正常な出力: {output_ok.item()}") # 1 * 2 + 3 = 5

解説:

引数が多すぎる場合、torch.fx.Interpreter は余分な引数を自動的に無視します。これはエラーにはなりませんが、プログラマーの意図と異なる結果になる可能性があるため、注意が必要です。
interpreter_b.run(torch.tensor(1.0), torch.tensor(2.0)) のように2つの引数しか渡さない場合、3番目の placeholder ノード c に対応する値がないため、RuntimeError が発生します。
AnotherModule は a, b, c の3つの引数を forward メソッドで受け取ります。したがって、トレースされたグラフには3つの placeholder ノードが生成されます。

torch.fx.Interpreter.placeholder() は、torch.fx がモデルをグラフとして表現する際に、外部からの入力や引数を表現するための内部的なメカニズムです。プログラミングの観点からは、この概念を理解し、以下の点を意識することが重要です。

Interpreter.run() を呼び出す際に、これらの placeholder ノードに正確に対応する引数を渡す。 引数の数や型が不一致だと、実行時エラーが発生したり、意図しない挙動になったりします。
symbolic_trace が生成する placeholder ノードの数と順序を理解する。 これらは、元のモデルの forward メソッドの引数に対応します。

これらの例が、torch.fx.Interpreter.placeholder() の概念と、それに関連するプログラミングについて理解を深めるのに役立つことを願っています。 torch.fx.Interpreter.placeholder() は、直接呼び出すというよりは、torch.fx.symbolic_trace によってPyTorchモデルがグラフに変換される際に、モデルの入力引数を表現するために内部的に生成されるノードです。したがって、プログラマーが直接この関数を呼び出すことは稀です。

しかし、その概念を理解し、FXグラフの構造を確認するために、どのようにplaceholderノードが生成され、Interpreterで実行されるかを示す例を挙げることができます。

例1: 基本的なモデルのトレースと`placeholder`ノードの確認

この例では、簡単なPyTorchモジュールを定義し、torch.fx.symbolic_trace を使ってトレースします。その後、生成されたグラフ内のplaceholderノードを確認します。

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

# 1. シンプルなPyTorchモジュールを定義
class SimpleNet(nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        # x と y が入力（placeholder になる）
        z = x + y
        return torch.relu(z)

# 2. モデルのインスタンスを作成
model = SimpleNet()

# 3. symbolic_trace を使ってモデルをトレース
#    ダミーの入力テンソルを渡すことで、グラフの形状が決定される
dummy_x = torch.randn(10, 5)
dummy_y = torch.randn(10, 5)
traced_model = symbolic_trace(model, dummy_inputs=(dummy_x, dummy_y))

# 4. 生成されたグラフのノードを確認
print("--- FX Graph Nodes ---")
for node in traced_model.graph.nodes:
    print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

print("\n--- Interpreting the Traced Model ---")
# 5. Interpreter を使ってトレースされたモデルを実行
#    placeholder ノードに対応する実際のテンソルを渡す
input_x = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
input_y = torch.tensor([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]])

# Interpreter をインスタンス化し、実行
interpreter = Interpreter(traced_model)
output = interpreter.run(input_x, input_y)

print(f"Original model output for (x+y).relu():\n{model(input_x, input_y)}")
print(f"Interpreter output:\n{output}")

# 出力が一致することを確認
assert torch.equal(output, model(input_x, input_y))
print("\nOutput from original model and interpreter match!")

実行結果の解説

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます（具体的なノード名や詳細が異なる場合があります）。

--- FX Graph Nodes ---
Node: x, Op: placeholder, Target: x
Node: y, Op: placeholder, Target: y
Node: add, Op: call_function, Target: <built-in function add>
Node: relu, Op: call_function, Target: <built-in function relu>
Node: output, Op: output, Target: output

--- Interpreting the Traced Model ---
Original model output for (x+y).relu():
tensor([[ 6.,  8.],
        [10., 12.]])
Interpreter output:
tensor([[ 6.,  8.],
        [10., 12.]])

Output from original model and interpreter match!

Interpreter(traced_model).run(input_x, input_y) の呼び出しでは、このplaceholderノードに対応する形で、input_xがxに、input_yがyにマッピングされ、グラフが実行されます。
Node: x, Op: placeholder, Target: x と Node: y, Op: placeholder, Target: y は、SimpleNetのforward(self, x, y)の引数xとyが、FXグラフにおいて「入力のプレースホルダー」として表現されていることを示しています。

torch.fx.Interpreter.placeholder() メソッドを直接オーバーライドすることは稀ですが、Interpreterを継承してカスタムロジックを追加することで、placeholderノードの処理を（間接的に）カスタマイズする例を挙げます。

この例では、ProfilingInterpreter を作成し、各ノードの実行時間をプロファイリングします。placeholderノード自体に直接何かをするわけではありませんが、Interpreterが引数をどのように処理するかを理解するのに役立ちます。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace, Interpreter, GraphModule
from torch.fx.node import Node
import time
from typing import Any, Dict, List

class MyProfilingInterpreter(Interpreter):
    def __init__(self, gm: GraphModule):
        super().__init__(gm)
        self.node_runtimes: Dict[Node, List[float]] = {}
        self.total_runtime: float = 0.0

    def run_node(self, n: Node) -> Any:
        # 各ノードの実行時間を計測
        start_time = time.perf_counter()
        
        # 親クラスの run_node メソッドを呼び出し、実際のノードを実行
        # placeholder ノードの場合、このメソッドは self.args_iter から値を取得します
        result = super().run_node(n)
        
        end_time = time.perf_counter()
        elapsed_time = end_time - start_time
        
        # 実行時間を記録
        if n not in self.node_runtimes:
            self.node_runtimes[n] = []
        self.node_runtimes[n].append(elapsed_time)
        
        return result

    def run(self, *args) -> Any:
        # run メソッド全体の時間を計測
        total_start_time = time.perf_counter()
        
        # 親クラスの run メソッドを呼び出し、グラフの実行を開始
        # ここで引数 (*args) が内部の self.args_iter に設定され、
        # placeholder ノードによって消費される
        result = super().run(*args)
        
        total_end_time = time.perf_counter()
        self.total_runtime = total_end_time - total_start_time
        
        return result

    def get_profiling_summary(self):
        summary = {}
        for node, times in self.node_runtimes.items():
            summary[node.name] = {
                "op": node.op,
                "target": node.target,
                "mean_runtime_ms": sum(times) / len(times) * 1000,
                "num_runs": len(times)
            }
        return summary

# モデルの定義 (例1と同じ)
class SimpleNet(nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        z = x * 2 # 演算を少し変えてみる
        w = y / 2
        return z + w

model = SimpleNet()
dummy_x = torch.randn(10, 5)
dummy_y = torch.randn(10, 5)
traced_model = symbolic_trace(model, dummy_inputs=(dummy_x, dummy_y))

print("--- Profiling Interpreter Output ---")

# カスタム Interpreter を使って実行
profiler = MyProfilingInterpreter(traced_model)
input_x = torch.randn(10, 5)
input_y = torch.randn(10, 5)

for _ in range(5): # 複数回実行して平均時間を計測
    _ = profiler.run(input_x, input_y)

summary = profiler.get_profiling_summary()

for node_name, data in summary.items():
    print(f"Node: {node_name} (Op: {data['op']}, Target: {data['target']}): "
          f"Mean Runtime: {data['mean_runtime_ms']:.4f} ms ({data['num_runs']} runs)")

print(f"\nTotal Graph Execution Time: {profiler.total_runtime * 1000:.4f} ms (last run)")

この例では、placeholder ノードの実行時間も計測されますが、これは主に引数イテレータからの値の取り出しにかかるごくわずかな時間です。
placeholder ノード自体が特別な計算を行うわけではありませんが、run_node を通じて処理され、その際に Interpreter が run メソッドに渡された引数から対応する値を取得します。
run_node メソッドをオーバーライドし、各ノードが実行される前後にタイムスタンプを記録しています。
MyProfilingInterpreter クラスは torch.fx.Interpreter を継承しています。

しかし、FXグラフの文脈で「入力の処理」や「入力の代替方法」について考える場合、それは placeholder ノードを直接操作することではなく、以下の2つの主要な側面に関わってきます。

FXグラフ生成時における入力の扱い方
- torch.fx.symbolic_trace() に渡すダミー入力テンソルの変更。
- カスタム torch.fx.Tracer を使用して、トレースの挙動をより細かく制御する。
FXグラフ実行時における入力の提供方法
- torch.fx.Interpreter.run() メソッドへの引数の渡し方。
- Interpreter のサブクラス化による引数処理のカスタマイズ（例: 環境のプリロード）。

これらの側面について、placeholder ノードの概念と関連付けながら、代替となるプログラミング方法を説明します。

FXグラフ生成時における入力の扱い方

placeholder ノードは、torch.fx.symbolic_trace がモデルの forward メソッドの引数をグラフノードとして認識する際に生成されます。

a. `symbolic_trace` に渡すダミー入力テンソルの変更

代替方法の意図: placeholder ノード自体を変更するのではなく、その生成元となるモデルの入力シグネチャをFXに正しく認識させるための方法です。
方法: symbolic_trace 関数に渡すダミー入力テンソルを変更します。これがFXグラフの placeholder ノードの数と、それに対応する型情報の基になります。
目的: グラフが表現するモデルの入力の数、型、形状を変更したい場合。

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

class MyModel(nn.Module):
    def forward(self, x, y, z=None): # 3つの引数 (zはオプション)
        if z is not None:
            return x + y + z
        return x * y

# ケース1: 2つのテンソル入力をトレース
# x と y の2つの placeholder ノードが生成される
dummy_x_1 = torch.randn(2, 2)
dummy_y_1 = torch.randn(2, 2)
traced_model_1 = symbolic_trace(MyModel(), dummy_inputs=(dummy_x_1, dummy_y_1))
print("--- Graph 1 (x, y) ---")
for node in traced_model_1.graph.nodes:
    print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

print("\n" + "="*30 + "\n")

# ケース2: 3つのテンソル入力をトレース
# x, y, z の3つの placeholder ノードが生成される
dummy_x_2 = torch.randn(2, 2)
dummy_y_2 = torch.randn(2, 2)
dummy_z_2 = torch.randn(2, 2)
traced_model_2 = symbolic_trace(MyModel(), dummy_inputs=(dummy_x_2, dummy_y_2, dummy_z_2))
print("--- Graph 2 (x, y, z) ---")
for node in traced_model_2.graph.nodes:
    print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

# 注意: kwargs を含む `forward` メソッドの場合、`symbolic_trace` にキーワード引数で渡す必要があります。
# class MyModelKwargs(nn.Module):
#     def forward(self, x, *, factor=1.0):
#         return x * factor
# traced_model_kwargs = symbolic_trace(MyModelKwargs(), dummy_inputs=(torch.randn(2, 2),), kwargs={'factor': 2.0})

b. カスタム `torch.fx.Tracer` の使用

代替方法の意図: placeholder ノードの生成を直接変更するものではなく、FXが何を「入力」として扱い、何を内部操作としてグラフに取り込むかの境界を制御することで、間接的に placeholder ノードの数を調整したり、その意味合いを変更したりします。
方法: torch.fx.Tracer をサブクラス化し、is_leaf_module や create_args_for_root などのメソッドをオーバーライドします。
目的: モデルの forward メソッド内で、FXがデフォルトではトレースしない（placeholderとして扱う）ような特定のモジュールや関数を、トレースの対象に含めたい、または逆にトレースしたくない場合に、より詳細な制御を行います。

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

class CustomTracer(Tracer):
    # 特定のモジュールを「葉ノード」として扱い、その内部をトレースしないように設定
    # 例: nn.Linear の内部トレースをスキップし、nn.Linear 自体を一つの call_module ノードとして扱う
    def is_leaf_module(self, m: torch.nn.Module, qualname: str) -> bool:
        # デフォルトでは nn.Module のサブクラスは再帰的にトレースされますが、
        # ここで True を返すと、そのモジュールの内部はトレースされず、
        # そのモジュール全体が単一の call_module ノードとしてグラフに現れます。
        # これは、例えば、特定の事前学習済みモデルの一部をブラックボックスとして扱いたい場合に有用です。
        if isinstance(m, nn.Linear):
            return True
        return super().is_leaf_module(m, qualname)

class ComplexModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 5)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(5, 1)

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

model = ComplexModel()

# デフォルトのトレーサーでトレース
traced_default = symbolic_trace(model, dummy_inputs=(torch.randn(1, 10),))
print("--- Default Traced Graph ---")
for node in traced_default.graph.nodes:
    print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

print("\n" + "="*30 + "\n")

# カスタムトレーサーでトレース
# nn.Linear の内部がトレースされず、nn.Linear そのものがノードになる
custom_tracer = CustomTracer()
traced_custom = custom_tracer.trace(model)
traced_graph_module = GraphModule(model, traced_custom) # Graph から GraphModule を作成

print("--- Custom Traced Graph (nn.Linear is a leaf) ---")
for node in traced_graph_module.graph.nodes:
    print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

# Interpreter での実行も可能
interpreter = Interpreter(traced_graph_module)
dummy_input = torch.randn(1, 10)
output = interpreter.run(dummy_input)
print(f"\nInterpreter Output (Custom Traced): {output.shape}")

この例では、nn.Linearがis_leaf_moduleによってリーフノードとして扱われるため、その内部（重みやバイアス、加算、乗算など）はFXグラフに展開されず、単一のcall_moduleノードとして表現されます。これにより、グラフの粒度が変わり、placeholderノード自体の扱いが変わるわけではありませんが、グラフ全体の入力から出力へのフローの抽象度を調整できます。

torch.fx.Interpreter.placeholder() が表す入力は、Interpreter.run() メソッドを通じて提供されます。

a. `Interpreter.run()` メソッドへの引数の渡し方

代替方法の意図: placeholder ノード自体に手を加えるのではなく、そのノードが指す「入力」を埋めるための直接的な方法です。
方法: Interpreter.run() メソッドに、FXグラフが期待する順序と数の引数を渡します。
目的: グラフの placeholder ノードに対応する実際のデータを実行時に提供します。

これは以前の例で既に示されていますが、改めて強調します。

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

class MyAddMulModel(nn.Module):
    def forward(self, a, b):
        # placeholder ノード 'a' と 'b' が生成される
        return a + b if a.sum() > 0 else a * b

model = MyAddMulModel()
# ダミー入力は、forward メソッドの引数の数と型を反映
traced_model = symbolic_trace(model, dummy_inputs=(torch.randn(5), torch.randn(5)))

interpreter = Interpreter(traced_model)

# 正しい引数を渡す
result_add = interpreter.run(torch.tensor([1., 2., 3., 4., 5.]), torch.tensor([1., 1., 1., 1., 1.]))
print(f"Result (add): {result_add}")

result_mul = interpreter.run(torch.tensor([-1., -2., -3., -4., -5.]), torch.tensor([1., 1., 1., 1., 1.]))
print(f"Result (mul): {result_mul}")

# エラーの例 (引数が不足している場合)
try:
    interpreter.run(torch.tensor([1., 2., 3., 4., 5.])) # b が不足
except RuntimeError as e:
    print(f"\nError due to missing argument: {e}")

b. `Interpreter` のサブクラス化と `initial_env` を用いた引数処理のカスタマイズ

代替方法の意図: placeholder ノードがどのように値を受け取るかのロジックをカスタマイズする、最も直接的な方法の一つです。
方法: Interpreter をサブクラス化し、run メソッドの initial_env 引数を利用するか、run_node メソッドをオーバーライドしてplaceholderノードの処理をカスタマイズします。
目的: Interpreter の実行環境 (env) を事前に設定することで、特定の placeholder ノードに直接値を注入したり、部分的にグラフを実行したりするなど、より高度な制御を行いたい場合。

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

class CustomEnvInterpreter(Interpreter):
    def run(self, *args, **kwargs) -> Any:
        # 親クラスの run メソッドを呼び出す前に、
        # 初期環境 (initial_env) を設定できる
        # この例では、args を使って通常の placeholder ノードを処理
        # kwargs は使われないが、必要に応じてここから initial_env を構築できる
        
        # 通常の Interpreter.run() の処理
        # ここで `args` が `self.args_iter` に設定され、
        # `placeholder` ノードが実行される際に `next(self.args_iter)` で値が取得される
        return super().run(*args)

    # placeholder メソッドをオーバーライドする (あまり一般的ではないが、概念的に可能)
    # これにより、placeholder ノードの挙動を根本的に変更できる
    def placeholder(self, target: Any, args: tuple, kwargs: dict) -> Any:
        # 例えば、特定の placeholder ノードに対して、常に固定値を返したい場合
        if target == 'fixed_input':
            print(f"[{target}] Placeholder node '{target}' returning fixed value.")
            return torch.tensor(100.0)
        
        # それ以外の placeholder ノードはデフォルトの挙動に任せる
        return super().placeholder(target, args, kwargs)


class AdvancedModel(nn.Module):
    def forward(self, x, fixed_input_arg): # fixed_input_arg が 'fixed_input' に対応
        # ここで fixed_input_arg の名前を意識するのではなく、
        # トレース後のグラフでノードの名前を特定してカスタマイズする
        return x + fixed_input_arg

model = AdvancedModel()
# 通常通りトレース。placeholder ノードは forward の引数名に基づいて生成される。
traced_model = symbolic_trace(model, dummy_inputs=(torch.randn(2, 2), torch.randn(2, 2)))

print("--- Original Graph Nodes (showing placeholder targets) ---")
for node in traced_model.graph.nodes:
    print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

print("\n--- Running with CustomEnvInterpreter ---")
custom_interpreter = CustomEnvInterpreter(traced_model)

# グラフ内の 'fixed_input_arg' という名前の placeholder ノードが存在する場合、
# そのノードの target が 'fixed_input_arg' となる。
# 上記の CustomEnvInterpreter.placeholder メソッドは、target が 'fixed_input' の場合にのみ固定値を返すように定義されている。
# ここではノード名を直接ターゲットに合わせるため、グラフを少し操作する必要がある。
# より現実的には、GraphModule を操作してノード名を変更するか、
# カスタム Interpreter で引数マッピングをより柔軟にする。

# グラフを修正して 'fixed_input_arg' ノードの target を 'fixed_input' に変更する
# (これはデモンストレーション目的であり、通常は推奨されない直接的なグラフ操作です)
for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'placeholder' and node.target == 'fixed_input_arg':
        node.target = 'fixed_input' # target 名を CustomEnvInterpreter に合わせる

print("\n--- Modified Graph Nodes (for demonstration) ---")
for node in traced_model.graph.nodes:
    print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}")

# 実行時、`fixed_input_arg` に対応する引数は CustomEnvInterpreter.placeholder によって処理される
input_x_val = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]])
# 注意: ここで渡す引数リストの2番目の要素は、CustomEnvInterpreter.placeholder で上書きされるため、何でも良い
# ただし、引数の数は合わせる必要がある
result = custom_interpreter.run(input_x_val, torch.tensor([[0., 0.], [0., 0.]])) 

print(f"\nResult from Custom Interpreter (x + fixed_input): \n{result}")
expected_result = input_x_val + 100.0
print(f"Expected Result: \n{expected_result}")
assert torch.equal(result, expected_result)
print("Results match expected fixed value!")

この例では、CustomEnvInterpreter.placeholder メソッドをオーバーライドして、特定の名前（'fixed_input'）を持つ placeholder ノードに対して、実際の入力テンソルを無視して固定値を返すようにしました。これは、FXグラフの特定の入力に動的な値を供給するのではなく、グラフ変換や最適化の文脈で、特定の入力（例: 定数や設定値）を固定したい場合に有用なアプローチです。

torch.fx.Interpreter.placeholder() はFX内部の概念であり、プログラマーが直接「代替メソッド」としてコーディングすることは通常ありません。しかし、「FXにおける入力の処理」という広い意味での代替方法を考える場合、それは以下のいずれかになります。

カスタムInterpreterの利用: Interpreterのサブクラス化により、run_nodeやplaceholderメソッドをオーバーライドし、実行時の引数処理やノードの評価ロジックを細かくカスタマイズする（非常に高度なユースケース）。
Interpreter.run() への引数の渡し方: 実行時にplaceholderノードに対応する実際のテンソルを正しく供給する。
カスタムTracerの利用: トレースの粒度を制御し、特定のモジュールや関数をplaceholder（つまり外部入力）として扱うか、グラフの内部演算として展開するかを調整する。
symbolic_trace への入力の調整: グラフ生成時にFXが正しくplaceholderノードを生成するよう、モデルのforwardシグネチャとダミー入力テンソルを適切に設計する。

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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。

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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。

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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。

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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）

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。

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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。

torch.fx.Interpreter.placeholder()

例1: 基本的なモデルと placeholder ノードの確認

例2: placeholder ノードと引数の不一致

例1: 基本的なモデルのトレースとplaceholderノードの確認

FXグラフ生成時における入力の扱い方

a. symbolic_trace に渡すダミー入力テンソルの変更

b. カスタム torch.fx.Tracer の使用

a. Interpreter.run() メソッドへの引数の渡し方

b. Interpreter のサブクラス化と initial_env を用いた引数処理のカスタマイズ