PyTorchデバッグ効率化！FXグラフのノード情報をformat_node()で確認
具体的には、このメソッドを Node オブジェクトに対して呼び出すと、そのノードの名前（通常は % で始まる）、演算の種類（例えば call_function、call_method、get_attr など）、ターゲット（呼び出す関数やメソッドの名前、または属性の名前）、そして引数（入力となる他のノードや定数など）が、特定のフォーマットに従って文字列として返されます。
例えば、あるノードが torch.add 関数を二つの入力 %a と %b を用いて呼び出している場合、format_node() の出力は以下のようになる可能性があります。
%result = call_function [target=torch.add] args=(%a, %b) kwargs={}
このように、出力を見ることで、%result という名前のノードが call_function という種類の演算であり、ターゲットが torch.add 関数、そして入力引数が %a と %b であることが一目で分かります。kwargs はキーワード引数ですが、この例では空 {} です。
- FX グラフの分析
プログラムによって生成された FX グラフの内容を解析し、特定のパターンや最適化の機会を見つけるために利用できます。 - FX グラフの可視化
グラフ構造をテキスト形式で表現することで、グラフ全体の流れを理解する手助けとなります。 - FX グラフのデバッグ
グラフ内の各ノードの状態や接続関係を把握し、問題の原因を特定するのに役立ちます。
Node オブジェクトが存在しない場合
- トラブルシューティング
format_node()を呼び出す前に、対象の変数がtorch.fx.Nodeオブジェクトを実際に参照しているかを確認してください。- FX グラフの構築ロジックを見直し、ノードが意図通りに生成されているか、また途中で
Noneになっていないかを確認してください。
- 原因
format_node()を呼び出そうとした変数や属性がNoneを参照している場合に発生します。これは、FX グラフの構築中にノードが正しく生成されなかったり、意図しない処理によってNoneで上書きされたりした場合に起こり得ます。 - エラー
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'format_node'
Node オブジェクトの状態が期待通りでない場合
- トラブルシューティング
- 問題のノードが生成された時点のコードを確認し、意図した演算、ターゲット、引数が設定されているかを確認してください。
- グラフ変換を行っている場合は、変換前後のグラフを比較し、ノードがどのように変化したかを確認してください。
- 必要に応じて、問題のノードの
.op,.target,.args,.kwargs属性を直接確認し、期待される値になっているかを検証してください。
- 原因
- FX グラフの構築ロジックの誤りにより、ノードが意図しない演算や引数を持っている可能性があります。
- グラフ変換 (Graph Transformation) の過程で、ノードの内容が変更されている可能性があります。
- 状況
format_node()はエラーなく実行されるものの、出力された文字列が期待するノードの情報と異なっている。
format_node() の出力の解釈ミス
- トラブルシューティング
torch.fxのドキュメントやチュートリアルを再確認し、各要素の意味を正確に理解してください。- さまざまな種類のノードに対して
format_node()を実行し、出力例とその意味を比較検討することで理解を深めてください。 - 必要であれば、より詳細なノードの情報を得るために、
.op,.target,.args,.kwargs属性を直接出力して確認することも有効です。
- 原因
FX グラフの基本的な概念（opの種類、targetの意味、argsとkwargsの構造など）の理解が不十分である可能性があります。 - 状況
format_node()の出力された文字列の意味を誤って理解してしまう。
- トラブルシューティング
- 特定のノードに焦点を当てて
format_node()を呼び出すようにコードを修正してください。 - グラフ全体を可視化するツール（例えば
torch.fx.GraphModule.graph.print_tabular()やサードパーティ製のグラフ可視化ライブラリ）の利用を検討してください。 - デバッグに必要な情報だけを抽出して表示するように、独自のフォーマット関数を作成することも有効です。
- 特定のノードに焦点を当てて
- 状況
非常に大きな FX グラフに対してformat_node()を多数回呼び出すと、出力が長くなりすぎてデバッグが困難になる。
例1: 簡単なモジュールのトレースとノードのフォーマット
まず、トレースする簡単なモジュールを定義します。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace
class SimpleModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 20)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.linear(x)
x = self.relu(x)
return x
# モジュールをインスタンス化し、トレースします
module = SimpleModule()
graph = symbolic_trace(module)
# グラフ内のすべてのノードを反復処理し、フォーマットして出力します
for node in graph.nodes:
formatted_node = node.format_node()
print(formatted_node)
このコードを実行すると、SimpleModule の forward メソッドに対応する FX グラフの各ノードが、format_node() によって整形された文字列として出力されます。例えば、線形層の適用に対応するノードは以下のような出力になる可能性があります。
%linear = call_module [target=linear] args=(%x,) kwargs={}
これは、%linear という名前のノードが call_module 演算（モジュールの呼び出し）であり、ターゲットが linear モジュール（self.linear）、入力引数が %x であることを示しています。
例2: 特定のノードにアクセスしてフォーマット
グラフ内の特定のノードにアクセスし、その情報を format_node() で表示する例です。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace
class AnotherModule(nn.Module):
def forward(self, a, b):
c = torch.add(a, b)
return c
module = AnotherModule()
graph = symbolic_trace(module)
# グラフ内の特定のノード（例えば出力ノード）にアクセスします
output_node = None
for node in graph.nodes:
if node.op == 'output':
output_node = node
break
if output_node:
formatted_output_node = output_node.format_node()
print(f"Output Node: {formatted_output_node}")
# グラフ内の最初の演算ノードにアクセスしてフォーマットします
first_op_node = None
for node in graph.nodes:
if node.op != 'placeholder' and node.op != 'output':
first_op_node = node
break
if first_op_node:
formatted_first_op_node = first_op_node.format_node()
print(f"First Operation Node: {formatted_first_op_node}")
この例では、グラフを反復処理して出力ノードと最初の演算ノードを見つけ、それぞれの情報を format_node() で出力しています。torch.add 演算に対応するノードは、例えば以下のようになります。
%add = call_function [target=torch.add] args=(%a, %b) kwargs={}
例3: ノードの属性と format_node() の出力の比較
Node オブジェクトの属性（.op, .target, .args, .kwargs）と format_node() の出力を比較することで、format_node() がどのように情報を整形しているかを確認できます。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace
class YetAnotherModule(nn.Module):
def forward(self, x):
return x.mean(dim=1, keepdim=True)
module = YetAnotherModule()
graph = symbolic_trace(module)
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_method' and node.target == 'mean':
print(f"Original Node: {node}")
print(f"Formatted Node: {node.format_node()}")
print(f" Op: {node.op}")
print(f" Target: {node.target}")
print(f" Args: {node.args}")
print(f" Kwargs: {node.kwargs}")
break
この例では、mean メソッドの呼び出しに対応するノードを見つけ、そのノードオブジェクト自体、format_node() の出力、そして各属性の値を表示します。出力は以下のようになる可能性があります。
Original Node: Node(target=mean, args=(%x,), kwargs={'dim': 1, 'keepdim': True}, op=call_method, name=mean_1)
Formatted Node: %mean_1 = call_method [target=mean] args=(%x,) kwargs={'dim': 1, 'keepdim': True}
Op: call_method
Target: mean
Args: (%x,)
Kwargs: {'dim': 1, 'keepdim': True}
ノードの属性に直接アクセスする
Node オブジェクトは、その演算の種類 (op)、ターゲット (target)、引数 (args)、キーワード引数 (kwargs)、名前 (name) などの属性を直接持っています。これらの属性にアクセスすることで、ノードの詳細な情報をプログラム上で利用できます。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace
class SampleModule(nn.Module):
def forward(self, x):
return torch.relu(x + 1)
module = SampleModule()
graph = symbolic_trace(module)
for node in graph.nodes:
print(f"Node Name: {node.name}")
print(f" Op Type: {node.op}")
print(f" Target: {node.target}")
print(f" Args: {node.args}")
print(f" Kwargs: {node.kwargs}")
print("-" * 20)
この方法では、各ノードの属性を個別に取得し、必要に応じてフォーマットして出力できます。format_node() よりも詳細な情報が必要な場合や、特定の属性の値に基づいて処理を行いたい場合に有効です。
torch.fx.Graph.print_tabular() を使用する
torch.fx.Graph オブジェクトが持つ print_tabular() メソッドを使用すると、グラフ内のすべてのノードに関する情報を表形式で出力できます。これにより、グラフ全体の構造を把握しやすくなります。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace
class AnotherSampleModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(5, 10)
def forward(self, x):
y = self.linear(x)
z = torch.sigmoid(y)
return z
module = AnotherSampleModule()
graph = symbolic_trace(module)
graph.print_tabular()
このコードを実行すると、ノードの名前、演算の種類、ターゲット、入力、出力などが表形式で表示されます。多数のノードを持つ複雑なグラフの全体像を把握するのに便利です。
ノードの入力 (node.all_input_nodes) と出力 (node.users) を利用する
ノード間の接続関係をプログラム上で解析したい場合、node.all_input_nodes 属性（そのノードへの入力となるノードのリスト）と node.users 属性（そのノードを出力として利用するノードのセット）を利用できます。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace
class ConnectionModule(nn.Module):
def forward(self, a, b):
sum_val = torch.add(a, b)
relu_val = torch.relu(sum_val)
return relu_val
module = ConnectionModule()
graph = symbolic_trace(module)
for node in graph.nodes:
print(f"Node: {node.name} ({node.op})")
inputs = [input_node.name for input_node in node.all_input_nodes]
users = [user_node.name for user_node in node.users]
print(f" Inputs: {inputs}")
print(f" Users: {users}")
print("-" * 20)
この例では、各ノードに対して入力ノードとそれを利用するノードの名前を表示しています。これにより、データフローを追跡することができます。
カスタムのフォーマット関数を作成する
特定の情報だけを出力したい場合や、独自のフォーマットでノードの情報を表示したい場合は、カスタムの関数を作成できます。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import symbolic_trace
def format_my_node(node):
if node.op == 'call_function':
return f"Function call: {node.target} with args {node.args}"
elif node.op == 'call_module':
return f"Module call: {node.target}"
else:
return f"Op: {node.op} (Name: {node.name})"
class CustomFormatModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc = nn.Linear(3, 5)
def forward(self, x):
return torch.sigmoid(self.fc(x))
module = CustomFormatModule()
graph = symbolic_trace(module)
for node in graph.nodes:
print(format_my_node(node))
この例では、ノードの op の種類に基づいて異なるフォーマットで文字列を生成する format_my_node 関数を定義しています。