PyTorch FXで効率アップ！normalized_arguments() 活用プログラミング例

2025-05-31

torch.fx.Node は、このFXグラフにおける個々の操作（例えば、関数の呼び出し、モジュールの呼び出し、定数の取得など）を表すノードです。そして、normalized_arguments() メソッドは、このノードに関連付けられた引数を「正規化された形式」で返します。

具体的に、なぜこの「正規化」が必要なのか、どのような形式で返されるのかを説明します。

torch.fx.Node.normalized_arguments() は、torch.fx.Node オブジェクトが表す操作の引数を、より扱いやすい統一された形式で取得するためのメソッドです。

なぜ「正規化」が必要なのか？

PyTorchでは、関数の呼び出し（call_function）、モジュールの呼び出し（call_module）、メソッドの呼び出し（call_method）など、様々な種類の操作があります。これらの操作は、引数を渡す方法が異なる場合があります。

可変長引数
*args や **kwargs を使って、任意の数の位置引数やキーワード引数を受け取る関数もあります。
デフォルト引数
関数にはデフォルト値を持つ引数がある場合があります。
位置引数とキーワード引数
Pythonでは、引数を位置（順序）で渡したり、キーワード（名前）で渡したりできます。

normalized_arguments() は、これらの異なる引数の渡し方や表現を吸収し、ノードの操作が実際に受け取る引数を、開発者が統一的に扱えるようにします。これにより、FXグラフを解析したり、変換ルールを適用したりする際に、引数の形式の違いを気にすることなく処理を進めることができます。

返される形式

normalized_arguments() は、以下の2つの要素を持つタプルを返します。

位置引数のタプル (args_tuple)
ノードの操作が受け取るすべての位置引数を、その順序で含むタプルです。デフォルト値が適用されている引数も、このタプルに含まれます。
キーワード引数の辞書 (kwargs_dict)
ノードの操作が受け取るすべてのキーワード引数を、キーが引数名、値が引数の値である辞書として返します。

例

例えば、次のような関数呼び出しを考えてみましょう。

import torch
import torch.fx

def my_function(a, b, c=10, *, d):
    return a + b + c + d

class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        return my_function(x, y, d=5)

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

# グラフの表示（例）
for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'call_function' and node.target == my_function:
        normalized_args, normalized_kwargs = node.normalized_arguments()
        print(f"Node: {node.name}")
        print(f"  Normalized Args: {normalized_args}")
        print(f"  Normalized Kwargs: {normalized_kwargs}")

この例で my_function の呼び出しに対応するノードの normalized_arguments() を呼び出すと、以下のような出力が得られる可能性があります（具体的な出力はトレースの内容によります）。

Node: my_function
  Normalized Args: (x_node, y_node, 10)  # x_nodeとy_nodeは、前のノードの出力を参照する
  Normalized Kwargs: {'d': 5}

ここで、x_node や y_node は、torch.fx.Node オブジェクト自体、またはその出力を参照するプレースホルダーです。c のデフォルト値 10 が位置引数として含まれ、キーワード引数 d は辞書として返されている点に注目してください。

torch.fx.Node.normalized_arguments() は、FXグラフのノードの引数を正規化された形で取得するために非常に便利なメソッドですが、利用する際にはいくつかの注意点があります。ここでは、よくある問題とその解決策を挙げます。

AttributeError: 'Node' object has no attribute 'normalized_arguments'

エラーの原因
このエラーは、使用しているPyTorchのバージョンが古い場合に発生する可能性があります。normalized_arguments() メソッドは、比較的新しいバージョンのPyTorch (おそらくPyTorch 1.10以降) で導入されました。

トラブルシューティング

PyTorchを最新バージョンにアップグレードする
pip install --upgrade torch torchvision torchaudio または、お使いの環境に応じた公式のインストールコマンドを使用してください。
PyTorchのバージョンを確認する
```
import torch
print(torch.__version__)
```

予期しない引数の内容 (特に *args や **kwargs を含む関数)

エラーの原因
normalized_arguments() は、可能であれば引数を「正規化」しますが、Pythonの動的な特性（特に *args や **kwargs を含む複雑な関数）や、FXのトレースの限界により、期待通りの引数の内容が得られないことがあります。例えば、トレース時に具体的な値が確定できない場合、引数の位置に別のFXノードが参照として入ったり、あるいは予期しない形で表現されたりすることがあります。

トラブルシューティング

特定の操作のハンドリング
もし特定の種類の操作（例えば、特定のライブラリ関数や組み込み関数）の引数が正しく正規化されない場合、FXのカスタムトレイサー拡張や、特定のノードタイプに対するハンドリングロジックを検討する必要があるかもしれません。
Node の args および kwargs 属性の直接検査
normalized_arguments() は便利な高レベルの抽象化ですが、場合によってはノードの生の node.args と node.kwargs 属性を直接検査する必要があるかもしれません。これらは、FXがトレース中に捕捉したそのままの引数を表します。
```
for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op == 'call_function':
        print(f"Node: {node.name}")
        print(f"  Raw Args: {node.args}")
        print(f"  Raw Kwargs: {node.kwargs}")
```
normalized_arguments() と比較して、こちらの方が問題の根本原因を特定しやすい場合があります。
トレースされる関数のシンプル化
FXがうまくトレースできるように、可能な限り関数をシンプルにし、*args や **kwargs の使用を最小限に抑えることを検討してください。

トレースされていない関数呼び出しの引数

エラーの原因
FXは、Pythonの関数呼び出しをすべてトレースできるわけではありません。特に、モデルの forward メソッド外で行われる処理、またはFXのトレース可能な範囲外のPythonコードはトレースされず、それらの引数を normalized_arguments() で取得することはできません。

トラブルシューティング

グラフにノードが存在しない場合
もし、期待する関数呼び出しに対応するノードがFXグラフに存在しない場合、それはトレースされなかったことを意味します。この場合、その引数を normalized_arguments() で取得することはできません。解決策は、その処理をモデルの forward メソッド内に移動させるか、FXがトレースできる形にコードをリファクタリングすることです。
トレースの範囲を確認する
torch.fx.symbolic_trace が、目的の関数呼び出しを実際にキャプチャしているか確認します。traced_model.graph.print_tabular() を使用して、生成されたグラフを視覚的に確認すると良いでしょう。

normalized_arguments() の結果が変更不可能であること

エラーの原因
normalized_arguments() が返すタプルと辞書は、通常、変更不可能です。これは、FXグラフの安定性を保つためです。返された引数オブジェクトを直接変更しようとすると、エラーが発生したり、予期しない動作になったりします。

トラブルシューティング

変更が必要な場合はコピーを作成する
もし取得した引数に基づいて新たな引数セットを作成したい場合は、返されたタプルや辞書をコピーし、そのコピーを操作してください。

normalized_args, normalized_kwargs = node.normalized_arguments()
new_args = list(normalized_args) # タプルをリストに変換して変更可能にする
new_kwargs = normalized_kwargs.copy() # 辞書をコピー
# new_argsやnew_kwargsを変更する

高度なトレースの問題と normalized_arguments()

エラーの原因
PyTorchのオペレータ、モジュール、関数の中には、FXが完全にトレースできない、あるいはトレースできたとしてもその引数を正しく解釈できない場合があります。特に、動的なコントロールフロー（if 文や for ループ）、Pythonのネイティブデータ構造の複雑な操作、外部ライブラリへの依存などが含まれる場合に発生しやすいです。

カスタムの Proxy の利用や torch.fx.wrap
もし、特定の関数が正しくトレースされないが、その引数を保持したい場合、torch.fx.wrap を使用して、その関数をFXグラフのノードとして表現できる場合があります。また、より高度なケースでは、カスタムの Proxy オブジェクトや Tracer を実装して、FXのトレース動作をカスタマイズする必要があるかもしれません。
FXの制約を理解する
FXは素晴らしいツールですが、PyTorchのあらゆるコードを完璧にトレースできるわけではありません。FXのドキュメントを読み、その制約を理解することが重要です。

目的: FXグラフ内の各ノードの引数を検査・操作する

normalized_arguments() は、主にFXグラフを走査し、各ノードの操作内容（特にその引数）を解析したり、変換したりする際に使用されます。

前提条件

torch.fx が利用可能であること (PyTorch 1.10以降)
PyTorchがインストールされていること (pip install torch)

例1: シンプルなモデルのトレースと引数の表示

最も基本的な使用例は、トレースされたモデルのグラフを反復処理し、各ノードの正規化された引数を表示することです。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx

# 1. シンプルなモデルを定義
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 5)
        self.linear2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x, y):
        # 位置引数とキーワード引数の両方を使用する例
        intermediate = self.linear1(x)
        output = self.linear2.forward(intermediate, weight=self.linear2.weight, bias=self.linear2.bias)
        # 関数呼び出しの例 (torch.add)
        result = torch.add(output, y) # PyTorchの組み込み関数
        return result

# 2. モデルをトレース
model = MyModel()
# ダミー入力を作成
dummy_x = torch.randn(1, 10)
dummy_y = torch.randn(1, 2)

# symbolic_trace を使用してグラフを構築
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model)

print("--- FX Graph Nodes and Normalized Arguments ---")
# 3. グラフ内の各ノードを反復処理
for node in traced_model.graph.nodes:
    print(f"\nNode Name: {node.name}")
    print(f"  Operation Type: {node.op}") # ノードの種類 (placeholder, call_function, call_module など)
    print(f"  Target: {node.target}")   # 呼び出される関数やモジュール、属性など

    # 'call_function', 'call_module', 'call_method' の場合に引数を取得
    if node.op in ['call_function', 'call_module', 'call_method']:
        normalized_args, normalized_kwargs = node.normalized_arguments()
        print(f"  Normalized Positional Arguments (args): {normalized_args}")
        print(f"  Normalized Keyword Arguments (kwargs): {normalized_kwargs}")
    else:
        # placeholder, output, get_attr などは引数を持たないか、異なる方法で処理される
        print("  (This node type does not typically have normalized arguments in this context)")

print("\n--- Raw Arguments (for comparison) ---")
for node in traced_model.graph.nodes:
    if node.op in ['call_function', 'call_module', 'call_method']:
        print(f"\nNode Name: {node.name}")
        print(f"  Raw Args: {node.args}")
        print(f"  Raw Kwargs: {node.kwargs}")

コードの解説

比較のために、node.args と node.kwargs（生の値）も表示しています。normalized_arguments() がどのように引数を整理しているかがわかるでしょう。
出力では、normalized_args には位置引数（x や intermediate、output など）、normalized_kwargs にはキーワード引数（weight, bias など）が統一された形式で表示されるのが確認できます。特に linear2.forward や torch.add の部分で、引数がどのように正規化されているかに注目してください。
グラフ内の各 node をループし、node.op が call_function, call_module, call_method の場合に node.normalized_arguments() を呼び出します。
torch.fx.symbolic_trace(model) で、モデルの計算グラフがFXグラフとして抽出されます。
self.linear2.forward(...) の呼び出しでは、weight と bias をキーワード引数として明示的に渡しています。
MyModel は、nn.Linear モジュールと torch.add 関数を使用するシンプルなネットワークです。

例2: 引数に基づいてノードをフィルタリングする

normalized_arguments() を使用して、特定の引数を持つノードを見つけることができます。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx

class MyAdvancedModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = self.conv2(x)
        # padding が 1 の Conv2d レイヤーを探したいとする
        return x

model = MyAdvancedModel()
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model, concrete_args={'x': torch.randn(1, 3, 32, 32)})

print("\n--- Finding Conv2d nodes with padding=1 ---")
conv_nodes_with_padding_1 = []

for node in traced_model.graph.nodes:
    # call_module ノードを探す
    if node.op == 'call_module':
        # そのモジュールが Conv2d のインスタンスであるかを確認
        if isinstance(node.target, torch.nn.Conv2d): # node.target はモジュールインスタンス
            normalized_args, normalized_kwargs = node.normalized_arguments()

            # normalized_kwargs から 'padding' を取得
            # 存在しない場合やデフォルト値の場合も考慮
            padding_val = normalized_kwargs.get('padding', None)

            # PyTorchのConv2dのデフォルトpaddingは0なので、明示的に1が設定されていればOK
            # もしタプルで (1, 1) のような場合も考慮
            if padding_val == 1 or padding_val == (1, 1):
                conv_nodes_with_padding_1.append(node)

if conv_nodes_with_padding_1:
    print(f"Found {len(conv_nodes_with_padding_1)} Conv2d nodes with padding=1:")
    for node in conv_nodes_with_padding_1:
        print(f"- {node.name}")
else:
    print("No Conv2d nodes with padding=1 found.")

コードの解説

node.normalized_arguments() から normalized_kwargs を取得し、その中の 'padding' キーの値を検査しています。normalized_kwargs.get('padding', None) を使うことで、padding が明示的に設定されていない（デフォルト値が使われている）場合でもエラーにならないようにしています。
node.op == 'call_module' でモジュール呼び出しノードをフィルタリングし、isinstance(node.target, torch.nn.Conv2d) でそれが Conv2d レイヤーであることを確認します。
この例では、padding=1 を持つ nn.Conv2d レイヤーを見つけようとしています。

例3: 引数を変更してグラフを変換する（高レベルな概念）

normalized_arguments() 自体は引数を変更しませんが、その情報を利用して新しいノードを作成したり、既存のノードを置き換えたりすることで、グラフを変換する際に役立ちます。これはFX Transformer を実装する際の重要なステップです。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx

# 例: Add 操作をすべて Subtract に変換するカスタムTransformerの骨子
# (これはsimplified transformer for illustration purposes, not a full working one)

class MyTransformer(torch.fx.Transformer):
    def call_function(self, target, args, kwargs):
        if target == torch.add:
            print(f"Transforming torch.add node: {self.current_node.name}")
            # normalized_arguments() を使って元の引数を取得
            # これを新しい操作 (torch.sub) に渡す
            normalized_args, normalized_kwargs = self.current_node.normalized_arguments()

            # 新しい操作 (sub) の引数として使用
            # ここでは normalized_args と normalized_kwargs をそのまま渡す
            return torch.sub(*normalized_args, **normalized_kwargs)
        return super().call_function(target, args, kwargs)

# モデル定義（例1と同じ）
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 5)
        self.linear2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x, y):
        intermediate = self.linear1(x)
        output = self.linear2(intermediate)
        result = torch.add(output, y) # この部分を変換したい
        return result

model = MyModel()
dummy_x = torch.randn(1, 10)
dummy_y = torch.randn(1, 2)

traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model)

print("\n--- Original Graph ---")
traced_model.graph.print_tabular()

# Transformerを適用
transformed_model = MyTransformer(traced_model).transform()

print("\n--- Transformed Graph (Add replaced with Sub) ---")
transformed_model.graph.print_tabular()

# 変換後のモデルで実行して確認 (エラーになる場合もありますが、概念として)
# try:
#     output_original = traced_model(dummy_x, dummy_y)
#     output_transformed = transformed_model(dummy_x, dummy_y)
#     print(f"\nOriginal Output (sum): {output_original}")
#     print(f"Transformed Output (sub): {output_transformed}")
# except Exception as e:
#     print(f"\nError during transformed model execution (expected for this example): {e}")

print_tabular() でグラフの構造を確認すると、add が sub に変わっていることがわかります。
取得した normalized_args と normalized_kwargs を、新しい操作である torch.sub にそのまま渡して呼び出すことで、ノードを効果的に置き換えています。
self.current_node.normalized_arguments() を使用して、変換対象の add ノードが受け取る正規化された引数を取得します。
call_function メソッドをオーバーライドし、target == torch.add であるノードを検出します。
この例では、torch.fx.Transformer を継承して、グラフ内の torch.add オペレーションを torch.sub に置き換える試みを示しています。

torch.fx.Node.normalized_arguments() が提供するのは、ノードの引数を「正規化された」形で（位置引数のタプルとキーワード引数の辞書として）取得する機能です。この「正規化」は、関数やメソッドのシグネチャに基づいてデフォルト値を適用し、*args/**kwargs を展開する点で特に役立ちます。

しかし、以下に示すような代替手段も存在します。

node.args と node.kwargs を直接使用する

説明
torch.fx.Node オブジェクトは、生の値の引数をそれぞれ node.args（位置引数のタプル）と node.kwargs（キーワード引数の辞書）として保持しています。これらは、FXがトレース中にコードから直接キャプチャした引数表現です。normalized_arguments() とは異なり、これらの属性はデフォルト値の適用や *args/**kwargs の展開を行いません。

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