PyTorch FX Proxyをマスター！エラー解決と活用テクニック

2025-05-31

torch.fx.Proxy は、PyTorch FX (Framework eXchange) モジュールの中核となるクラスの一つです。簡単に言うと、PyTorchの演算や操作を抽象的に表現するための「代理人（プロキシ）」 のような役割を果たします。

より具体的に説明すると、以下のようになります。

グラフ表現の構築
PyTorch FX は、PyTorchのモデルを中間表現であるグラフ (Graph) に変換します。このグラフの各ノード (Node) は、元のモデルにおける演算や関数呼び出しに対応します。torch.fx.Proxy は、このグラフ構築の過程で、各ノードの出力を抽象的に表す ために使われます。
具体的な値を持たない
torch.fx.Proxy のインスタンス自体は、具体的なテンソルデータなどの値を持ちません。代わりに、それがどの演算の結果であるか、どのような形状やデータ型を持つ可能性があるかといった、メタ情報 を保持します。
演算の追跡
通常の PyTorch のテンソルに対して演算を行うと、その結果は新しいテンソルとして具体的な値を持ちます。しかし、torch.fx.Proxy に対して演算を行うと、実際には計算は実行されず、その演算がグラフの新しいノードとして記録 されます。そして、その新しいノードの出力を表す新しい torch.fx.Proxy インスタンスが返されます。
トレースの実現
torch.fx.Proxy のこのような性質を利用することで、PyTorch FX はモデルの順伝播 (forward) 処理を「トレース」し、どのような演算がどのような順序で実行されるかをグラフとして捉えることができるのです。

例えるなら

料理のレシピを考える際に、実際に食材を切ったり焼いたりするのではなく、「野菜を切る」「肉を炒める」といった抽象的な手順を書き出すようなイメージです。torch.fx.Proxy は、このレシピにおける「切られた野菜」や「炒められた肉」のような、まだ具体的な形はないけれど、どのような操作の結果であるかを指し示すもの と言えます。

torch.fx.Proxy の主な役割

コード生成
グラフの情報に基づいて、特定のハードウェアやフレームワーク向けの最適化されたコードを生成することができます。
グラフ変換と最適化
構築されたグラフに対して、様々な変換や最適化（例えば、演算の融合など）を適用することができます。
モデルの構造解析
モデルの演算の流れを静的に解析し、グラフ構造として表現することを可能にします。

一般的なエラーとトラブルシューティング

- エラー内容
  Proxy オブジェクトは具体的な値を持たないため、.item(), .numpy(), .cpu(), .cuda(), len() などの、具体的な値を必要とするメソッドや関数を直接呼び出すとエラーが発生します。
- エラーメッセージの例
```
RuntimeError: Cannot call .item() on a Proxy object.
```
- トラブルシューティング
  - FX のグラフ変換や解析の段階では、Proxy オブジェクトの値を直接操作しようとしないようにします。
  - 具体的な値が必要な処理は、グラフ変換後の段階で行うか、FX のグラフ操作 API を用いてノードの情報を取得・加工することを検討します。
  - どうしても具体的な値が必要な場合は、FX の制約の中で可能な範囲で（例えば、定数ノードの値を取得するなど）処理を行う必要があります。
Proxy オブジェクトと通常の torch.Tensor オブジェクトの混合
- エラー内容
  Proxy オブジェクトと通常の torch.Tensor オブジェクトを直接演算しようとすると、型が合わないなどの理由でエラーが発生することがあります。
- エラーメッセージの例
```
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Proxy' and 'torch.Tensor'
```
- トラブルシューティング
  - FX のトレース中に演算を行う際は、入力も出力も Proxy オブジェクトとなるようにする必要があります。
  - 通常のテンソルをグラフに取り込みたい場合は、torch.tensor() などを用いてグラフのノードとして明示的に追加する必要があります。
  - グラフの外で得られたテンソルを Proxy オブジェクトと直接演算しないように注意します。
制御フロー (if, for ループなど) 内での Proxy の使用
- エラー内容
  torch.fx.Tracer は、Python の通常の制御フローを完全にトレースできるわけではありません。特に、条件分岐やループの条件が Proxy オブジェクトに依存する場合、グラフの構造が正しく構築されないことがあります。
- トラブルシューティング
  - 制御フロー内で Proxy オブジェクトの状態に基づいて処理を分岐させるようなコードは、FX でのトレースが難しい場合があります。
  - 可能な限り、制御フローをデータフローとして表現できるような形にリファクタリングすることを検討します（例えば、マスク処理や条件選択関数などを使用）。
  - FX の GraphModule に変換した後で、グラフ操作 API を用いて制御フローに相当する処理をグラフ上で表現する方法を探ります。
トレースできない演算やモジュールの使用
- エラー内容
  FX の Tracer は、すべての PyTorch の演算やモジュールをトレースできるわけではありません。特に、Python の組み込み関数や、FX がまだ対応していないカスタムの演算や外部ライブラリの関数を使用すると、トレースが中断されたり、意図しないグラフが生成されたりする可能性があります。
- エラーメッセージの例
  トレース中にエラーが発生し、具体的なメッセージは状況によって異なります。
- トラブルシューティング
  - トレースしたいモデル内で使用している演算やモジュールが、FX でサポートされているかを確認します。
  - トレースできない関数や処理は、可能な限り PyTorch の標準的な演算やモジュールで代替することを検討します。
  - どうしてもトレースできない処理がある場合は、torch.fx.wrap() を使用してブラックボックス化するか、グラフ変換後に手動でノードを追加・修正する必要がある場合があります。
グラフの不整合
- エラー内容
  複雑なモデルやカスタムの処理をトレースする際に、生成されたグラフの構造が意図したものと異なる場合があります。ノードの接続がおかしかったり、必要なノードが欠けていたりすることがあります。
- トラブルシューティング
  - 生成された GraphModule のグラフを print(gm.graph) などで確認し、意図した構造になっているかを検証します。
  - トレース時の入力の形状や型が適切であるかを確認します。
  - トレースする関数の引数や戻り値が Proxy オブジェクトとして正しく扱われているかを確認します。
  - 問題のある箇所を特定するために、より小さな部分でトレースを試してみるなど、段階的にデバッグを行います。

トラブルシューティングのヒント

PyTorch のバージョンを確認する
FX の動作は PyTorch のバージョンによって異なる場合があります。最新の安定版を使用しているか確認し、必要に応じてアップデートまたはダウングレードを検討します。
グラフを可視化する
FX のグラフを可視化するツール（例えば、torch.fx.Graph.print_tabular() やサードパーティのライブラリ）を利用すると、グラフの構造を理解しやすくなります。
簡単な例で試す
問題が複雑な場合に、より簡単なモデルや関数でトレースを試して、基本的な動作を確認します。
FX のドキュメントやチュートリアルを参照する
PyTorch の公式ドキュメントや FX に関するチュートリアルには、多くのヒントや解決策が記載されています。
エラーメッセージをよく読む
エラーメッセージは、問題の原因を特定するための重要な情報源です。

例1: 簡単な関数のトレース

まず、簡単な関数を torch.fx.Tracer を使ってトレースし、Proxy オブジェクトがどのように生成されるかを見てみます。

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

def simple_func(x, y):
    z = x + y
    w = z * 2
    return w

# symbolic_trace 関数を使って simple_func をトレース
traced_func = symbolic_trace(simple_func)

# トレースされた関数にダミーの入力を与える
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
output = traced_func(x, y)

# output は torch.fx.Proxy オブジェクト
print(type(output))
print(output)

# トレースされたグラフを表示
print(traced_func.graph)

説明

simple_func は、2つのテンソルを受け取り、それらを足し合わせて2倍にする簡単な関数です。
symbolic_trace(simple_func) を呼び出すことで、simple_func の実行をトレースし、GraphModule オブジェクト (traced_func) を生成します。この GraphModule は、元の関数の演算をノードとして持つグラフを内部に保持しています。
traced_func(x, y) にダミーの入力テンソル x と y を与えると、実際の計算は行われず、代わりにこれらの入力に対応する Proxy オブジェクトが生成され、関数内の演算が Proxy オブジェクトを通じて追跡されます。
output は、最終的な演算結果を表す torch.fx.Proxy オブジェクトになります。print(output) を実行すると、この Proxy がどのノードの出力を表しているかが表示されます（例: %w : [num_users=1, num_tensor_users=1] = mul(%z, 2)）。
traced_func.graph を表示すると、トレースされた演算がノードとして表現されたグラフの構造を見ることができます。各ノードは、実行された演算（add, mul など）や引数、そして出力の Proxy オブジェクトに関する情報を持っています。

例2: nn.Module のトレース

nn.Module をトレースする場合も同様です。Tracer がモジュールの forward メソッドをトレースし、各レイヤーの演算を Proxy オブジェクトを通じて記録します。

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

class SimpleModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)

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

# SimpleModule のインスタンスを作成
model = SimpleModule()

# モデルを symbolic_trace でトレース
traced_model = symbolic_trace(model)

# ダミーの入力を与える
input_tensor = torch.randn(1, 10)
output_proxy = traced_model(input_tensor)

# 出力は Proxy オブジェクト
print(type(output_proxy))
print(output_proxy)

# トレースされたグラフを表示
print(traced_model.graph)

説明

SimpleModule は、2つの線形層と ReLU 活性化関数を持つ簡単なニューラルネットワークモジュールです。
symbolic_trace(model) を呼び出すと、model の forward メソッドがトレースされ、GraphModule オブジェクト (traced_model) が生成されます。
traced_model(input_tensor) にダミーの入力を与えると、forward メソッド内の各演算（線形層の適用、ReLU の適用）が Proxy オブジェクトを通じて追跡されます。
output_proxy は、最終的な出力に対応する Proxy オブジェクトです。
traced_model.graph を見ると、linear1, relu, linear2 などの各モジュール呼び出しがグラフのノードとして表現されていることがわかります。これらのノードの出力も Proxy オブジェクトです。

例3: Proxy オブジェクトに対する演算

Proxy オブジェクトに対して演算を行うと、実際の計算は実行されませんが、その演算がグラフの新しいノードとして記録され、新しい Proxy オブジェクトが返されます。

import torch
from torch.fx import symbolic_trace

def func_with_ops(a):
    b = a + 1
    c = b * 3
    return c

traced = symbolic_trace(func_with_ops)
dummy_input = torch.randn(5)
proxy_output = traced(dummy_input)

print(proxy_output)
print(traced.graph)

func_with_ops は、入力に 1 を足し、その結果に 3 を掛ける関数です。
symbolic_trace でトレースし、ダミーの入力を与えると、a に対応する Proxy オブジェクトが生成されます。
b = a + 1 の演算では、実際の加算は行われず、グラフに add ノードが追加され、その出力が b を表す新しい Proxy オブジェクトとなります。
同様に、c = b * 3 の演算でも、mul ノードがグラフに追加され、その出力が c を表す Proxy オブジェクトとなります。
最終的な proxy_output は、mul ノードの出力を表す Proxy オブジェクトです。グラフを見ると、add ノードと mul ノードが連鎖していることがわかります。

torch.fx.Graph オブジェクトの直接構築と操作

symbolic_trace は既存の Python 関数や nn.Module から自動的にグラフを生成しますが、torch.fx.Graph オブジェクトを直接作成し、ノード (torch.fx.Node) を追加していくことで、Proxy オブジェクトを間接的に生成・操作できます。

import torch
from torch.fx import Graph, Node

# 空のグラフを作成
graph = Graph()

# 入力ノードを作成
input_node = graph.placeholder(name="input")
input_proxy = input_node

# 定数ノードを作成
const_node = graph.create_node(op='call_function', target=torch.tensor, args=([2.0],))
const_proxy = const_node

# 加算ノードを作成 (input_proxy と const_proxy を使用)
add_node = graph.create_node(op='call_function', target=torch.add, args=(input_proxy, const_proxy))
add_proxy = add_node

# 出力ノードを作成 (add_proxy を使用)
output_node = graph.output(add_proxy)

# グラフを表示
print(graph)

# グラフから GraphModule を作成
import torch.fx
gm = torch.fx.GraphModule(torch.nn.Module(), graph)

# GraphModule を実行 (具体的なテンソルを入力)
input_tensor = torch.randn(3)
output_tensor = gm(input_tensor)
print(output_tensor)

説明

作成した Graph オブジェクトから torch.fx.GraphModule を生成することで、通常の PyTorch モジュールのように実行できます。
graph.output() でグラフの出力を指定します。
graph.create_node() で様々な演算を表すノードを作成します。op はノードの種類（call_function, call_method, get_attr など）、target は実行する関数やメソッド、args は引数を指定します。作成されたノードの出力も Proxy オブジェクト (const_proxy, add_proxy) となります。
graph.placeholder() でグラフへの入力を表すプレースホルダーノードを作成します。このノードの出力が Proxy オブジェクト (input_proxy) となります。
torch.fx.Graph() で空のグラフを作成します。

この方法は、既存のモデルをトレースするのではなく、プログラム的にグラフの構造を直接定義したい場合 に有効です。

torch.fx.Interpreter を使用したグラフのステップ実行と Proxy の検査

torch.fx.Interpreter は、GraphModule のグラフをノードごとに実行し、各ノードの出力（Proxy オブジェクトが表す抽象的な値）を追跡するためのユーティリティです。具体的な値を扱うのではなく、ノードのメタデータや形状、型などの情報を検査するのに役立ちます。

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

class SimpleModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(5, 3)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = SimpleModule()
traced_model = symbolic_trace(model)
input_tensor = torch.randn(1, 5)

# Interpreter のインスタンスを作成
interp = Interpreter(traced_model)

# グラフの最初のノードを実行
result1 = interp.run_node(list(traced_model.graph.nodes)[0], [input_tensor])
print(f"Result of first node: {result1}") # これは Proxy オブジェクトではない

# グラフ全体を実行
result_all = interp.run(input_tensor)
print(f"Final result: {result_all}") # これも Proxy オブジェクトではない

# Interpreter の環境 (各ノードの出力) を確認
print(interp.env) # 各ノードの出力が格納されている (Proxy オブジェクトではない)

説明

interp.env は、各ノードの実行結果を格納する辞書です。キーはノードの名前、値は対応する具体的な値です。
interp.run() を使うと、グラフ全体を実行し、最終的な結果を得ます。
interp.run_node() を使うと、特定のノードだけを実行し、その結果を得ることができます。この結果は、Proxy オブジェクトではなく、具体的なテンソル（または他の Python オブジェクト）になります。
Interpreter は、GraphModule と入力データを受け取り、グラフの各ノードを順番に実行します。

Interpreter は、グラフの実行フローを理解したり、各ノードの出力の形状や型をデバッグしたりする際に役立ちますが、直接 Proxy オブジェクトを操作するわけではありません。

カスタムの Tracer の作成 (高度な利用)

より高度なシナリオでは、torch.fx.Tracer を継承してカスタムのトレーサーを作成し、Proxy オブジェクトの生成やノードの記録方法をカスタマイズすることができます。これにより、特定の種類の演算やモジュールのトレース方法を制御したり、追加のメタ情報を Proxy オブジェクトに関連付けたりすることが可能になります。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.fx import Tracer, Graph

class CustomTracer(Tracer):
    def trace_module(self, mod: nn.Module, name: str):
        # デフォルトのトレース処理に加えて、モジュールの名前をノードのメタデータに追加
        node = super().trace_module(mod, name)
        node.meta['module_name'] = name
        return node

def trace_with_custom_tracer(root: nn.Module, example_inputs=None) -> GraphModule:
    tracer = CustomTracer()
    graph = tracer.trace(root, example_inputs)
    return torch.fx.GraphModule(root, graph)

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(2, 4)
        self.relu = nn.ReLU()

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

model = MyModule()
traced_model = trace_with_custom_tracer(model, torch.randn(1, 2))

for node in traced_model.graph.nodes:
    if 'module_name' in node.meta:
        print(f"Node {node.name} corresponds to module: {node.meta['module_name']}")

説明

トレースされたグラフのノードを調べると、linear モジュールに対応するノードのメタデータに 'module_name': 'linear' が追加されていることがわかります。
trace_with_custom_tracer 関数は、このカスタムトレーサーを使用してモデルをトレースし、GraphModule を返します。
オーバーライドされた trace_module では、デフォルトのトレース処理 (super().trace_module()) を呼び出した後、作成されたノードの meta 属性にモジュールの名前を追加しています。
CustomTracer は Tracer を継承し、trace_module メソッドをオーバーライドしています。

カスタムトレーサーを使用すると、Proxy オブジェクトが関連付けられているグラフノードに追加の情報を埋め込んだり、特定のトレース処理を制御したりすることができます。

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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。

torch.fx.Graph.graph_copy() によるグラフのコピーと変更

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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。

【PyTorch FX】inserting_before()徹底解説！グラフ変換の基本と応用

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PyTorch FXの落とし穴？Graph.lint()でよくあるエラーと解決策

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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。

【初心者向け】PyTorch FXのon_generate_code()：基本から応用までわかりやすく解説

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。