【PyTorch fx.Tracer】keys()エラー徹底解説！AttributeErrorからの脱出法
torch.fx.Tracer.keys() は、PyTorchの torch.fx モジュールにおいて、Tracer クラスのメソッドとしては公式ドキュメントには直接記載されていません。
しかし、torch.fx.Tracer は、PyTorchの nn.Module のフォワードパスを「シンボリックトレース」して、その計算グラフを中間表現 (Graph) として抽出するための中心的なクラスです。この文脈で「keys」という言葉が出てくる場合、いくつかの可能性が考えられます。
考えられるケースとしては以下のいずれかでしょう：
- 非公開の内部メソッドや、特定の利用シナリオでのみ使われるもの
Tracerクラスの内部実装で一時的に使われるプライベートなメソッドであるか、あるいは特定のカスタムTracerサブクラスで使用される可能性。公式APIとして公開されていないため、通常の利用では目にすることはないでしょう。
torch.fx の主な機能は、PyTorchモデルのフォワードパスを追跡し、それを「グラフ」として表現することです。このグラフは Node のリストで構成されており、各 Node は入力、演算（関数呼び出し、モジュール呼び出しなど）、および出力を表します。
一般的な torch.fx.Tracer の使い方としては、以下のように torch.fx.symbolic_trace を介して利用されることが多いです。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 5)
def forward(self, x):
return self.linear(x).relu()
model = MyModule()
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model)
# traced_model は GraphModule のインスタンス
# traced_model.graph で計算グラフにアクセスできます。
# 例えば、グラフ内のノードを表示する:
# print(traced_model.graph)
# もしモデルのパラメータの名前（キー）を見たい場合は、state_dict() を使います
# print(traced_model.state_dict().keys())
torch.fx.Tracer.keys() に関する一般的なエラーとトラブルシューティングについてですが、前回の説明の繰り返しになりますが、torch.fx.Tracer クラスには keys() という公開メソッドは存在しません。
したがって、このメソッドを直接呼び出そうとした場合、発生する最も一般的なエラーは以下の AttributeError です。
エラーメッセージの例
AttributeError: 'Tracer' object has no attribute 'keys'
原因
torch.fx.Tracer クラスのインスタンス (Tracer オブジェクト) は、keys() という名前のメソッドを持っていません。Pythonは、オブジェクトに存在しない属性やメソッドにアクセスしようとすると AttributeError を発生させます。
トラブルシューティング
このエラーに遭遇した場合、あなたはおそらく torch.fx を使って何らかの「キー」のリストを取得しようとしているのだと思います。その「キー」が何を指しているのかによって、解決策が異なります。
考えられる意図とそれぞれの解決策は以下の通りです。
torch.fx.Tracer.keys() に関連するプログラミング例についてですが、前述の通り、torch.fx.Tracer クラスには keys() という公開メソッドは存在しません。
したがって、このメソッドを直接呼び出すコードは、Pythonの AttributeError を引き起こす「誤ったコード」となります。
ここでは、あなたが torch.fx.Tracer.keys() という記述を見て、もしかしたら次のようなことを達成したいと考えているかもしれない、という仮説に基づいて、正しいプログラミング例を2つのシナリオに分けて解説します。
あなたが「keys()」という言葉から連想するかもしれない、モデルの構成要素に関する情報を取得するための一般的な代替手段をいくつかご紹介します。
モデルのパラメータやバッファの名前 (キー) を取得する
これは最も一般的なユースケースの一つで、通常の nn.Module と全く同じ方法で torch.fx.symbolic_trace によって生成された GraphModule から取得できます。
目的
モデルの学習可能な重み (weight)、バイアス (bias)、あるいは登録されたバッファ (例: BatchNormの running_mean, running_var) の名前（キー）のリストを取得する。
代替方法
GraphModule の state_dict().keys() を使用します。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
from collections import OrderedDict
class MySimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
self.relu = nn.ReLU()
self.linear = nn.Linear(16 * 16 * 16, 10) # 仮のサイズ
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu(x)
# Flatten層がない場合を考慮し、ここでは手動でreshape
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.linear(x)
return x
# モデルのインスタンス化
model = MySimpleModel()
# ダミー入力 (例: バッチサイズ1, 3チャンネル, 64x64画像)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 64, 64)
# モデルをsymbolic_traceでトレースし、GraphModuleを取得
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model, concrete_args={'x': dummy_input})
print("--- 1. GraphModule の state_dict のキー (パラメータ/バッファ名) ---")
param_keys = traced_model.state_dict().keys()
for key in param_keys:
print(f"- {key}")
# 出力例:
# - conv1.weight
# - conv1.bias
# - bn1.weight
# - bn1.bias
# - bn1.running_mean
# - bn1.running_var
# - bn1.num_batches_tracked
# - linear.weight
# - linear.bias
計算グラフ内の全てのノードの名前 (キー) を取得する
torch.fx の主要な出力は計算グラフであり、このグラフは一連の「ノード」で構成されています。各ノードはモデル内の特定の操作（モジュール呼び出し、関数呼び出し、プレースホルダーなど）を表し、それぞれ一意の名前を持っています。
目的
トレースされた計算グラフ内に存在する全ての操作ノードの名前を知る。
代替方法
GraphModule の graph.nodes をイテレートし、各 Node オブジェクトの name 属性を参照します。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
class AnotherModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.embed = nn.Embedding(100, 10)
self.lstm = nn.LSTM(10, 20)
self.fc = nn.Linear(20, 5)
def forward(self, x):
x = self.embed(x)
x, _ = self.lstm(x)
x = x[:, -1, :] # 最後の隠れ状態を取得
x = self.fc(x)
return x
model = AnotherModel()
# ダミー入力 (例: バッチサイズ1, シーケンス長5, 語彙ID)
dummy_input = torch.randint(0, 100, (1, 5))
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("\n--- 2. 計算グラフ内の全てのノードの名前 ---")
node_names = []
for node in traced_model.graph.nodes:
node_names.append(node.name)
print(f"- Node: {node.name} (Op Code: {node.op})")
# 出力例:
# - Node: x (Op Code: placeholder)
# - Node: embed (Op Code: call_module)
# - Node: lstm (Op Code: call_module)
# - Node: _ (Op Code: call_function) # Pythonのタプルアンパックの結果
# - Node: getattr (Op Code: call_function) # Pythonのインデックスアクセス
# - Node: fc (Op Code: call_module)
# - Node: output (Op Code: output)
モジュール階層のパス (Fully Qualified Name) を取得する
PyTorchモデルはネストされた nn.Module の集合体であることがよくあります。各サブモジュールには、ルートモジュールからのパスを示す一意の名前があります。
目的
モデル内の各サブモジュールの一意な階層パス（例: layer1.sub_module.conv）を取得する。
代替方法
named_modules() メソッドを使用します。これは torch.fx に特有のものではありませんが、GraphModule も nn.Module なので利用できます。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.fx
class NestedModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2)
)
self.classifier = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10) # 仮のサイズ
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.classifier(x)
return x
model = NestedModel()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
traced_model = torch.fx.symbolic_trace(model, concrete_args={'x': dummy_input})
print("\n--- 3. モジュール階層のパス (Fully Qualified Name) ---")
# traced_model は GraphModule であり、nn.Module を継承しているので named_modules() が使えます
for name, module in traced_model.named_modules():
if name == "": # 最上位モジュールは空文字列の名前を持つ
print(f"- (Root Module) -> {module.__class__.__name__}")
else:
print(f"- {name} -> {module.__class__.__name__}")
# 出力例:
# - (Root Module) -> NestedModel
# - features -> Sequential
# - features.0 -> Conv2d
# - features.1 -> ReLU
# - features.2 -> MaxPool2d
# - classifier -> Linear
計算グラフ内のノードは op (operation code) という属性を持っています。これを使って、特定の種類の操作（例: nn.Module の呼び出し）に関連するノードのみを抽出し、その名前をリストアップすることができます。