初心者必見!PyTorch FXにおけるupdate_kwarg()の使い方と応用例
まず、FXにおける基本的な概念をいくつか説明します。
torch.fx.GraphModule
:Graph
と元のモジュールの参照を保持し、nn.Module
と同様に呼び出し可能なオブジェクトです。torch.fx.Node
: 計算グラフ内の個々の操作(例:関数の呼び出し、モジュールの呼び出し、定数、引数など)を表すオブジェクトです。torch.fx.Graph
: PyTorchモデルのフォワードパスを表す、ノードの順序付きリストです。
torch.fx.Node.update_kwarg()
の役割
torch.fx.Node.update_kwarg(key, value)
メソッドは、特定のNode
のキーワード引数(kwargs
)を更新するために使用されます。
Node
には、その操作を実行するために必要な引数が含まれています。これらの引数は、位置引数(args
)とキーワード引数(kwargs
)に分けられます。update_kwarg()
は、既存のキーワード引数の値を変更したり、新しいキーワード引数を追加したりする際に利用されます。
具体例で考えてみましょう。
例えば、あるNode
がtorch.clamp(input, min=0.0, max=1.0)
という操作を表しているとします。このNode
のkwargs
は{'min': 0.0, 'max': 1.0}
です。
ここで、min
の値を0.5
に変更したい場合、以下のようにupdate_kwarg()
を使用できます。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx
class MyModule(nn.Module):
def forward(self, x):
return torch.clamp(x, min=0.0, max=1.0)
# モデルのトレース
model = MyModule()
traced_model = fx.symbolic_trace(model)
graph = traced_model.graph
# グラフ内のノードを検索
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_function' and node.target == torch.clamp:
print(f"元のkwargs: {node.kwargs}")
# minの値を0.5に更新
node.update_kwarg('min', 0.5)
print(f"更新後のkwargs: {node.kwargs}")
# 変更が適用された新しいGraphModuleを再構築(通常は必要)
new_traced_model = fx.GraphModule(traced_model, graph)
# 更新されたモデルで推論を実行し、変更を確認
input_tensor = torch.randn(5)
output_original = traced_model(input_tensor) # 更新前のモデルで実行
output_updated = new_traced_model(input_tensor) # 更新後のモデルで実行
print(f"元のモデルの出力範囲: {output_original.min()}, {output_original.max()}")
print(f"更新後のモデルの出力範囲: {output_updated.min()}, {output_updated.max()}")
この例では、torch.clamp
操作を表すノードを見つけ、そのmin
キーワード引数の値を0.0
から0.5
に更新しています。
FXは、モデルの計算グラフを「中間表現(IR)」として扱います。このIRは、グラフの変換や最適化を行う際に非常に重要です。Node
の引数を直接操作できることで、以下のようなことが可能になります。
- モデルの変換: モデルの一部を置き換えたり、新しい操作を挿入したりする際に、関連するノードの引数を適切に設定するために使用されます。
- デバッグ: 特定のノードの動作を変更して、問題の切り分けを行うことができます。
- 最適化: 特定の操作の引数を変更することで、パフォーマンスを向上させたり、メモリ使用量を削減したりできます。
- ハイパーパラメータの調整: 例えば、アクティベーション関数のパラメータ(例:LeakyReLUの
negative_slope
)などを動的に変更できます。
よくあるエラーとトラブルシューティング
KeyError: '指定されたキーワード引数が存在しない'
- トラブルシューティング:
Node.kwargs
を確認する:update_kwarg()
を呼び出す前に、対象のNode
のnode.kwargs
属性を出力して、どのようなキーワード引数が実際に存在するかを確認します。print(f"Node: {node.name}, Op: {node.op}, Target: {node.target}, Kwargs: {node.kwargs}")
- 正しい引数名を使用する: PyTorchの各演算のドキュメントやソースコードを参照し、正しいキーワード引数名を確認します。
- 新しいキーワード引数を追加する場合: もし本当に新しいキーワード引数を追加したい(既存のものを更新するのではなく)のであれば、単に
node.kwargs[key] = value
のように直接辞書を操作することも可能ですが、これはFXの内部構造を深く理解している場合にのみ推奨されます。通常は、そのような変更は新しいノードを作成するか、既存のノードを完全に置き換える方が安全です。
- 例:
import torch import torch.nn as nn import torch.fx as fx class MyModule(nn.Module): def forward(self, x): return x + 1.0 # torch.add は kwargs をほとんど持たない model = MyModule() traced_model = fx.symbolic_trace(model) graph = traced_model.graph for node in graph.nodes: if node.op == 'call_function' and node.target == torch.add: try: node.update_kwarg('alpha', 2.0) # torch.add に 'alpha' という kwarg は通常ない except KeyError as e: print(f"エラー: {e}")
- エラーの原因:
update_kwarg()
を呼び出す際、指定したkey
(キーワード引数の名前) が、そのNode
の実際のkwargs
辞書に存在しない場合に発生します。
AttributeError: 'Node' object has no attribute 'kwargs' (稀だが起こりうる)
- トラブルシューティング:
node.op
を確認する:update_kwarg()
を呼び出す前に、node.op
をチェックし、call_function
、call_method
、call_module
などの、引数を取る操作を行うノードに対してのみupdate_kwarg()
を適用するようにします。
- 例:
import torch import torch.fx as fx class MyModule(torch.nn.Module): def forward(self, x): return x # 何も操作しないシンプルなモデル model = MyModule() traced_model = fx.symbolic_trace(model) graph = traced_model.graph for node in graph.nodes: if node.op == 'placeholder' or node.op == 'output': try: node.update_kwarg('dummy', 1) # placeholder/output ノードには kwargs がない except AttributeError as e: print(f"エラー: {e}")
- エラーの原因: 特定の
Node
のop
(操作タイプ)によっては、kwargs
属性が存在しない場合があります。例えば、placeholder
(入力引数) やoutput
(出力) のノードは、通常kwargs
を持ちません。
グラフの不整合 (Graph.lint() エラーや実行時エラー)
- トラブルシューティング:
Graph.lint()
の活用: 変更後にgraph.lint()
を呼び出して、グラフの基本的な整合性チェックを行います。これにより、一部の明白な問題を早期に発見できます。graph.lint() # 問題があれば例外を発生させる
- 元の操作のセマンティクスを理解する: 変更するノードが呼び出す関数やモジュールがどのような引数を期待し、どのような制約があるかを正確に理解しておく必要があります。PyTorchのドキュメントを熟読することが重要です。
- テストによる検証: 変更後の
GraphModule
に対して実際にダミー入力を与えて実行し、期待通りの出力が得られるか、あるいはエラーが発生しないかを確認します。
- 例:
import torch import torch.nn as nn import torch.fx as fx class MyModule(nn.Module): def forward(self, x): return F.interpolate(x, size=(10, 10), mode='bilinear', align_corners=False) model = MyModule() traced_model = fx.symbolic_trace(model) graph = traced_model.graph # F.interpolate ノードを見つけて、mode を不正な値に更新する for node in graph.nodes: if node.op == 'call_function' and node.target == torch.nn.functional.interpolate: # 不正なモードに更新 node.update_kwarg('mode', 'invalid_mode') print(f"Kwargs updated to: {node.kwargs}") # グラフを再構築して実行しようとするとエラーが発生する可能性が高い try: new_traced_model = fx.GraphModule(traced_model, graph) _ = new_traced_model(torch.randn(1, 3, 224, 224)) except Exception as e: print(f"グラフ実行時のエラー: {e}")
- エラーの原因:
update_kwarg()
自体は構文エラーを引き起こさなくても、変更後のキーワード引数が、そのノードのターゲットとなる関数やモジュールの期待する入力と一致しなくなり、結果としてグラフが無効になることがあります。これは、特に必須引数が不足したり、型が合わなかったり、無効な値が渡されたりする場合に発生します。
グラフの最適化やコンパイルにおける予期せぬ挙動
- エラーの原因: FXグラフを変更した後、
torch.compile
などの最適化ツールを使用すると、update_kwarg()
で行った変更が正しく解釈されないか、最適化の過程で予期せぬ形で挙動が変わることがあります。これはFXの変換パスとコンパイラの相互作用が複雑な場合に起こりえます。
- FX Tracerの限界を理解する:
symbolic_trace
はPythonの動的な機能の一部をサポートしません(例: 実行時決定されるデータ依存の制御フロー)。これらの限界を理解しておくことで、そもそもトレースできないコードに対してFXを適用しようとするのを避けることができます。 - ステップバイステップのデバッグ: 複雑なグラフ変換を行う場合、一度に大きな変更を加えるのではなく、小さな変更を加えてはテストを繰り返すことで、問題のある箇所を特定しやすくなります。
node.all_input_nodes
とnode.users
の確認: ノードの入力(node.args
、node.kwargs
)と、そのノードの出力を使用している他のノード(node.users
)の関係を理解することは、グラフの整合性を保つ上で非常に重要です。print(graph)
の活用: グラフのノードを文字列として出力することで、変更前と変更後のグラフの構造を目視で比較できます。
例1:torch.clamp
の min
/max
引数を変更する
最も基本的な例で、特定の演算のキーワード引数を変更します。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx
import torch.nn.functional as F
class ClampModule(nn.Module):
def forward(self, x):
# min=0.0, max=1.0 で値をクリップ
return torch.clamp(x, min=0.0, max=1.0)
# 1. モデルのトレース
model = ClampModule()
traced_model = fx.symbolic_trace(model)
graph = traced_model.graph
print("--- 変更前のグラフ ---")
graph.print_tabular() # グラフのノードをテーブル形式で表示
# 2. グラフ内のノードを探索し、対象のノードを特定
# 'call_function' タイプで、ターゲットが torch.clamp のノードを探す
clamp_node = None
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_function' and node.target == torch.clamp:
clamp_node = node
break
if clamp_node:
print(f"\n--- torch.clamp ノードが見つかりました ---")
print(f"元の kwargs: {clamp_node.kwargs}")
# 3. update_kwarg() を使って引数を更新
# min を 0.2 に、max を 0.8 に変更
clamp_node.update_kwarg('min', 0.2)
clamp_node.update_kwarg('max', 0.8)
print(f"更新後の kwargs: {clamp_node.kwargs}")
# 4. 変更が適用された新しい GraphModule を構築
# GraphModule のコンストラクタは、元のモデルと変更されたグラフを引数に取ります
# これにより、変更が実行可能なモデルに反映されます
updated_traced_model = fx.GraphModule(traced_model, graph)
print("\n--- 変更後のグラフ ---")
graph.print_tabular() # 変更がグラフに反映されていることを確認
# 5. 変更の動作確認
input_tensor = torch.randn(5) * 5 # 広範囲のランダムな値
print(f"\n入力テンソル: {input_tensor}")
output_original = traced_model(input_tensor)
output_updated = updated_traced_model(input_tensor)
print(f"元のモデルの出力範囲: [{output_original.min():.4f}, {output_original.max():.4f}]")
print(f"更新後のモデルの出力範囲: [{output_updated.min():.4f}, {output_updated.max():.4f}]")
# 期待される出力: 更新後のモデルの出力範囲が [0.2, 0.8] に制限されている
assert output_updated.min() >= 0.2 - 1e-6 and output_updated.max() <= 0.8 + 1e-6
print("更新が正しく適用されました。")
else:
print("torch.clamp ノードが見つかりませんでした。")
解説:
ClampModule
というシンプルなモデルを定義し、torch.clamp
を使用します。fx.symbolic_trace
でモデルをトレースし、計算グラフ (graph
) を取得します。- グラフ内のノードをイテレートし、
node.op == 'call_function'
かつnode.target == torch.clamp
であるノードを探します。 - 対象の
clamp_node
が見つかったら、clamp_node.update_kwarg('min', 0.2)
とclamp_node.update_kwarg('max', 0.8)
を呼び出して、min
とmax
の引数を変更します。 - 変更された
graph
を使って新しいfx.GraphModule
を作成します。 - 元のモデルと更新後のモデルそれぞれで推論を実行し、出力の範囲を比較することで、変更が正しく適用されたことを確認します。
例2:torch.nn.functional.interpolate
の mode
引数を変更する
画像処理などでよく使われる補間関数のモードを変更する例です。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx
import torch.nn.functional as F
class InterpolateModule(nn.Module):
def forward(self, x):
# 224x224 にリサイズ (bilinear モード)
return F.interpolate(x, size=(224, 224), mode='bilinear', align_corners=False)
# 1. モデルのトレース
model = InterpolateModule()
traced_model = fx.symbolic_trace(model)
graph = traced_model.graph
print("--- 変更前のグラフ ---")
graph.print_tabular()
# 2. グラフ内の F.interpolate ノードを特定
interpolate_node = None
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_function' and node.target == F.interpolate:
interpolate_node = node
break
if interpolate_node:
print(f"\n--- F.interpolate ノードが見つかりました ---")
print(f"元の kwargs: {interpolate_node.kwargs}")
# 3. update_kwarg() を使って mode を 'nearest' に変更
interpolate_node.update_kwarg('mode', 'nearest')
print(f"更新後の kwargs: {interpolate_node.kwargs}")
# 4. 新しい GraphModule を構築
updated_traced_model = fx.GraphModule(traced_model, graph)
print("\n--- 変更後のグラフ ---")
graph.print_tabular()
# 5. 変更の動作確認
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32) # (Batch, Channel, Height, Width)
# 実際に出力サイズを確認
output_original = traced_model(input_tensor)
output_updated = updated_traced_model(input_tensor)
print(f"\n元のモデルの出力サイズ: {output_original.shape}")
print(f"更新後のモデルの出力サイズ: {output_updated.shape}")
# 両方ともサイズは (1, 3, 224, 224) だが、内部の補間方法が異なる
print(f"元のモデルの補間モード (実行時推測): bilinear")
print(f"更新後のモデルの補間モード (実行時推測): nearest")
# 注意: ここではピクセル値の比較はしない(補間モードが違うため結果も異なる)
# グラフ上の変更が反映されていることを確認するのが目的
assert output_original.shape == output_updated.shape == (1, 3, 224, 224)
print("補間モードの更新がグラフに反映されました。")
else:
print("F.interpolate ノードが見つかりませんでした。")
解説:
この例では、F.interpolate
の mode
引数を bilinear
から nearest
に変更しています。出力の形状は変わりませんが、内部の計算方法が変わります。update_kwarg()
は、このように特定の振る舞いを決定する文字列引数の変更にも使用できます。
例3:存在しないキーワード引数を更新しようとした場合の KeyError
トラブルシューティングのセクションで説明したように、存在しないキーワード引数を更新しようとするとエラーが発生します。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx
class SimpleModule(nn.Module):
def forward(self, x):
return x * 2.0 # torch.mul (乗算) は通常、'scale' といった kwarg を持たない
# 1. モデルのトレース
model = SimpleModule()
traced_model = fx.symbolic_trace(model)
graph = traced_model.graph
# 2. 乗算ノードを特定
mul_node = None
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_function' and node.target == torch.mul:
mul_node = node
break
if mul_node:
print(f"--- torch.mul ノードが見つかりました ---")
print(f"元の kwargs: {mul_node.kwargs}") # 通常は空の辞書 {}
try:
# 3. 存在しないキーワード引数を更新しようとする
mul_node.update_kwarg('scale', 3.0) # 'scale' という kwarg は存在しない
print(f"更新後の kwargs (エラー発生なし): {mul_node.kwargs}")
except KeyError as e:
print(f"\n--- KeyError が発生しました ---")
print(f"エラー: {e}")
print("これは予期された動作です。指定されたキーワード引数がノードに存在しません。")
except Exception as e:
print(f"予期せぬエラー: {e}")
else:
print("torch.mul ノードが見つかりませんでした。")
解説:
torch.mul
(PyTorchでの乗算) は、通常、scale
のようなキーワード引数を持たないため、update_kwarg('scale', 3.0)
を呼び出すと KeyError
が発生します。この例は、update_kwarg()
を使用する前に、対象のノードが実際にそのキーワード引数を持っているか確認することの重要性を示しています。
グラフの整合性をチェックすることは、変更後のグラフが有効であることを保証するために重要です。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx
import torch.nn.functional as F
class InvalidModeModule(nn.Module):
def forward(self, x):
return F.interpolate(x, size=(10, 10), mode='bilinear')
# 1. モデルのトレース
model = InvalidModeModule()
traced_model = fx.symbolic_trace(model)
graph = traced_model.graph
# 2. F.interpolate ノードを特定
interpolate_node = None
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_function' and node.target == F.interpolate:
interpolate_node = node
break
if interpolate_node:
print(f"--- F.interpolate ノードが見つかりました ---")
print(f"元の kwargs: {interpolate_node.kwargs}")
# 3. 不正な 'mode' に更新
# 'invalid_mode' は F.interpolate ではサポートされていない
interpolate_node.update_kwarg('mode', 'invalid_mode')
print(f"更新後の kwargs: {interpolate_node.kwargs}")
# 4. Graph.lint() で整合性チェック
print("\n--- graph.lint() による整合性チェック ---")
try:
graph.lint() # 問題があれば例外を発生させる
print("graph.lint() が成功しました。(ただし、実行時エラーの可能性は残る)")
except Exception as e:
print(f"graph.lint() でエラーが発生しました: {e}")
print("これは、グラフの論理的な整合性に問題があることを示唆しています。")
# 5. 実行しようとするとエラーが発生するはず
try:
updated_traced_model = fx.GraphModule(traced_model, graph)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32)
_ = updated_traced_model(input_tensor)
print("モデルの実行が成功しました。(これは予期せぬ結果です)")
except RuntimeError as e:
print(f"\n--- モデル実行時にエラーが発生しました ---")
print(f"実行時エラー: {e}")
print("不正なキーワード引数の値が原因で、PyTorchの内部関数が失敗しました。")
else:
print("F.interpolate ノードが見つかりませんでした。")
解説:
この例では、F.interpolate
の mode
を意図的に不正な値 ('invalid_mode'
) に設定しています。
- しかし、実際に
updated_traced_model
を実行しようとすると、PyTorchの内部でF.interpolate
関数が不正なmode
引数を受け取ったためにRuntimeError
が発生します。 この例は、update_kwarg()
による変更が、たとえ構文的に正しくても、それが呼び出される関数やモジュールのセマンティクスを破壊する可能性があることを示しています。 graph.lint()
は、グラフのノード間の接続や基本的な構造の健全性をチェックしますが、引数の値がそのターゲット関数にとってセマンティックに有効かどうかまではチェックしません。そのため、このケースではlint()
は成功する可能性があります。
Node.kwargs 辞書を直接操作する
update_kwarg(key, value)
は、実際には node.kwargs[key] = value
を呼び出しているのと同等です。したがって、直接辞書を操作することで、同じ効果を得ることができます。
利点
- 複数のキーワード引数を一度に設定したり、削除したり、完全に置き換えたりする場合に便利。
- 非常に直接的でシンプル。
欠点
- 存在しないキーにアクセスすると
KeyError
が発生する点はupdate_kwarg()
と同じ。 update_kwarg()
のような明示的なメソッドがないため、意図が伝わりにくい可能性がある。
例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx
class ClampModule(nn.Module):
def forward(self, x):
return torch.clamp(x, min=0.0, max=1.0)
model = ClampModule()
traced_model = fx.symbolic_trace(model)
graph = traced_model.graph
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_function' and node.target == torch.clamp:
print(f"元の kwargs: {node.kwargs}")
# 直接辞書を操作
node.kwargs['min'] = 0.2
node.kwargs['max'] = 0.8
# または、新しい辞書で完全に置き換える
# node.kwargs = {'min': 0.2, 'max': 0.8, 'some_new_arg': True}
print(f"更新後の kwargs (直接操作): {node.kwargs}")
break
updated_traced_model = fx.GraphModule(traced_model, graph)
ノードの削除 (Node.erase_output()) と新しいノードの挿入 (Graph.inserting_after(), Graph.inserting_before())
既存のノードの引数を変更するのではなく、そのノードを完全に削除し、同じ場所に新しいノード(変更された引数を持つ)を挿入するというアプローチです。これは、引数だけでなく、ノードのターゲット(関数やモジュール)自体も変更したい場合に特に強力です。
利点
- 元のノードの引数構造が複雑で、ゼロから再構築する方が簡単な場合。
- より複雑なグラフ変換に適している。
- 引数だけでなく、ノードのオペレーション自体も完全に置き換えることができる。
欠点
- グラフの依存関係(入力と出力)を手動で管理する必要がある。
- コードが複雑になりがち。
例
(元の torch.clamp
を新しい torch.clamp
で置き換える例)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx as fx
class ClampModule(nn.Module):
def forward(self, x):
return torch.clamp(x, min=0.0, max=1.0)
model = ClampModule()
traced_model = fx.symbolic_trace(model)
graph = traced_model.graph
target_node = None
for node in graph.nodes:
if node.op == 'call_function' and node.target == torch.clamp:
target_node = node
break
if target_node:
print(f"--- 置き換え前のグラフ ---")
graph.print_tabular()
# 1. 置き換えたいノードの入力(引数)を取得
input_args = target_node.args
# 注意: ここでは位置引数しか扱っていませんが、実際のケースでは kwargs も考慮する必要があるでしょう。
# input_kwargs = target_node.kwargs.copy() # 既存の kwargs をコピーして修正することも可能
# 2. 新しいノードを挿入するコンテキストを設定
# target_node の直後に新しいノードを挿入
with graph.inserting_after(target_node):
# 3. 新しいノードを作成 (引数を変更して)
# ここで min を 0.3、max を 0.7 に変更した新しい clamp ノードを作成
new_node = graph.call_function(torch.clamp,
args=input_args,
kwargs={'min': 0.3, 'max': 0.7})
# 4. 元のノードの出力を、新しいノードの出力にリダイレクト
# target_node を使っていた他のノードが new_node を使うようにする
target_node.replace_all_uses_with(new_node)
# 5. 元のノードをグラフから削除
graph.erase_node(target_node)
print(f"\n--- 置き換え後のグラフ ---")
graph.print_tabular()
# グラフの整合性を確認
graph.lint()
# 変更が適用された新しい GraphModule を構築
updated_traced_model = fx.GraphModule(traced_model, graph)
# 動作確認 (例1と同様)
input_tensor = torch.randn(5) * 5
output_updated = updated_traced_model(input_tensor)
print(f"\n更新後のモデルの出力範囲: [{output_updated.min():.4f}, {output_updated.max():.4f}]")
assert output_updated.min() >= 0.3 - 1e-6 and output_updated.max() <= 0.7 + 1e-6
print("ノードの置き換えが正しく適用されました。")
else:
print("torch.clamp ノードが見つかりませんでした。")
解説:
この方法では、まず既存の clamp
ノードを見つけます。次に、そのノードが受け取っていた入力(args
)を使い、新しいキーワード引数(min=0.3, max=0.7
)を指定して新しい clamp
ノードを作成します。target_node.replace_all_uses_with(new_node)
は、元のノードの出力を消費していた他のノードが、新しいノードの出力を消費するようにグラフの接続を修正します。最後に、元のノードをグラフから削除します。
GraphRewriter を使用する (より高度なパターンマッチングと置換)
torch.fx.rewriter
モジュールは、特定のサブグラフパターンを別のサブグラフパターンで置き換えるための強力なツールを提供します。これは、update_kwarg()
が一つのノードの引数を変更するのに対し、より大規模なグラフ変換(例:融合、最適化、カスタム演算への置換など)に適しています。
利点
- エラーを減らし、堅牢なグラフ変換を実現できる。
- コードの再利用性が向上し、保守が容易になる場合がある。
- 複雑なグラフ変換をパターンベースで定義できる。
欠点
update_kwarg()
のような単純な引数変更には過剰な場合がある。- 学習曲線がある。
- セットアップが複雑。
GraphRewriter
の使用例は複雑になるため、ここでは詳細なコードは割愛しますが、概念としては、以下のようになります。
- パターン定義: 検索したい計算グラフの「パターン」(
nn.Module
として定義されることが多い)を記述します。 - 置換定義: そのパターンが見つかった場合に、何に置き換えるか(新しい
nn.Module
またはグラフ変換ロジック)を記述します。 - 適用:
GraphRewriter
を使って、トレースされたグラフに定義したパターンと置換ルールを適用します。
このアプローチは、例えば「特定のConv-BatchNormの組み合わせを単一のConvに融合する」といった、より高度な最適化シナリオで非常に効果的です。
-
複数のノードにわたる複雑なパターンを検出し、それを別の複雑なパターンに置き換えたい場合(最適化、融合など):
torch.fx.rewriter.GraphRewriter
を検討してください。これは、大規模なグラフ変換のための堅牢なフレームワークです。
-
単一ノードのキーワード引数の変更に加え、他の引数やノードのターゲット自体も変更したい場合、またはノードを完全に新しいノードに置き換えたい場合:
Node.erase_output()
とGraph.inserting_after()
/Graph.inserting_before()
を組み合わせて、ノードを削除して再挿入するアプローチが適切です。
-
単一ノードの既存のキーワード引数の値をシンプルに変更したい場合:
update_kwarg()
またはnode.kwargs
を直接操作するのが最も簡単で推奨されます。