call_function() だけじゃない！PyTorch FX Transformer の代替メソッドと使い分け

2025-05-31

このメソッドの主な役割は以下の通りです。

関数の特定
node.target 属性を通じて、実際に呼び出される関数（例えば torch.add やカスタム定義された関数など）を特定します。
引数の取得
node.args および node.kwargs 属性を通じて、関数に渡される引数（位置引数とキーワード引数）を取得します。これらの引数は、グラフ内の他のノードの出力であったり、定数であったりします。
変換ロジックの適用
Transformer クラスを継承して独自の変換処理を実装する際に、この call_function() メソッドをオーバーライドすることで、特定の関数呼び出しに対するカスタムな変換ロジックを定義できます。例えば、ある特定の関数呼び出しを別の処理に置き換えたり、引数を変更したり、あるいはその関数呼び出しに関する情報を記録したりといった処理を記述できます。
新しいノードの生成 (場合による)
変換ロジックによっては、元の関数呼び出しを別の関数呼び出しや一連の操作に置き換えるために、新しい torch.fx.Node をグラフに追加することがあります。
結果の返却
call_function() メソッドは、変換後のノード（元のノードをそのまま返すことも、新しく生成したノードを返すこともあります）を返します。この返されたノードが、変換後のグラフにおける対応する演算の結果となります。

具体的な使用例のイメージ

例えば、グラフ内に torch.relu という関数を呼び出すノードがあったとします。Transformer のカスタム実装で call_function() をオーバーライドし、node.target が torch.relu であった場合に、この ReLU 関数を別のカスタム活性化関数に置き換えるといった処理を記述できます。

import torch
import torch.fx

class MyTransformer(torch.fx.Transformer):
    def call_function(self, target, args, kwargs):
        if target == torch.relu:
            # torch.relu の代わりに my_relu を呼び出す
            return self.create_node(op='call_function', target=my_relu, args=args, kwargs=kwargs)
        return super().call_function(target, args, kwargs)

def my_relu(x):
    return torch.clamp(x, min=0)

# モデルのトレース
class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return torch.relu(x) + 1

model = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)

# Transformer の適用
transformer = MyTransformer(graph)
transformed_graph = transformer.transform()

transformed_module = torch.fx.GraphModule(transformed_graph, model)

# transformed_module を実行すると、my_relu が使われる
input_tensor = torch.randn(2, 3)
output = transformed_module(input_tensor)
print(output)

この例では、MyTransformer の call_function() メソッド内で、torch.relu の呼び出しを検知し、代わりに my_relu 関数を呼び出す新しいノードを作成しています。

このように、torch.fx.Transformer.call_function() は、PyTorch FX グラフの関数呼び出しをインターセプトし、カスタムな変換ロジックを適用するための重要なフックポイントとなります。グラフ最適化、特殊なハードウェアへの対応、あるいはモデルの特定の部分の挙動変更など、様々な目的で活用されます。

一般的なエラーとトラブルシューティング

TypeError:
- 原因
  call_function() のオーバーライドされたメソッドが、期待される戻り値の型（通常は torch.fx.Node オブジェクト）を返していない場合に発生します。例えば、単に値を返したり、None を返したりすると、後続のグラフ処理で型エラーが発生します。
- トラブルシューティング
  call_function() の実装が必ず torch.fx.Node オブジェクトを返すように確認してください。元のノードをそのまま返したい場合は return node を使用します。新しいノードを作成した場合は、その新しいノードを返します。
AttributeError:
- 原因
  call_function() 内で、node オブジェクトの存在しない属性にアクセスしようとした場合に発生します。例えば、誤った属性名（スペルミスなど）を使用した場合などです。
- トラブルシューティング
  node オブジェクトの属性（op, target, args, kwargs, name など）を正しく参照しているか確認してください。FX グラフの構造を理解し、各ノードが持つ属性を把握することが重要です。
変換ロジックの無限ループ:
- 原因
  call_function() 内で、元の関数呼び出しを置き換える際に、再び同じ関数呼び出しを生成してしまうようなロジックを実装すると、無限ループに陥る可能性があります。
- トラブルシューティング
  関数呼び出しを置き換える条件を慎重に設計し、同じ変換が何度も適用されないように制御する必要があります。例えば、特定の属性に基づいて変換を行う場合、変換後のノードにはその属性を変更するなどして、再変換を防ぐ工夫が必要です。
グラフの構造破壊:
- 原因
  call_function() 内で、ノードの接続関係を不適切に変更したり、必要なノードを削除したりすると、変換後のグラフが不正な構造になり、実行時にエラーが発生する可能性があります。例えば、あるノードの出力を別のノードの入力として誤って設定した場合などです。
- トラブルシューティング
  グラフのノード間の依存関係を理解し、変換後も整合性が保たれるように注意深くノードを操作する必要があります。新しいノードを作成する際には、正しい入力ノードを指定し、元のノードとの接続を適切に管理してください。
ターゲットの誤認識:
- 原因
  call_function() 内で、node.target を用いて関数を識別する際に、誤った条件を設定してしまうと、意図しない関数呼び出しまで変換されてしまう可能性があります。
- トラブルシューティング
  変換したい特定の関数を正確に識別するための条件を設定してください。例えば、モジュール名や関数名などを正確に比較する必要があります。
引数の不整合:
- 原因
  call_function() 内で、関数の引数を変更する際に、元の関数の引数の数や型と互換性のない引数を渡してしまうと、実行時にエラーが発生します。
- トラブルシューティング
  変換後の関数呼び出しが、期待される引数の数と型を受け取るように、args および kwargs を適切に修正してください。
状態の不適切な管理:
- 原因
  Transformer クラス内で状態（例えば、変換の過程で収集した情報など）を管理している場合、call_function() の呼び出し間で状態が正しく更新または共有されないと、予期しない動作を引き起こす可能性があります。
- トラブルシューティング
  変換に必要な状態は、Transformer クラスのインスタンス変数として適切に管理し、call_function() 内で安全にアクセスおよび更新するようにしてください。
FX グラフの理解不足:
- 原因
  FX グラフの構造やノードの種類（call_function, call_method, get_attr, output など）を十分に理解していないと、call_function() を適切に活用することができません。
- トラブルシューティング
  PyTorch FX のドキュメントやチュートリアルを参照し、FX グラフの基本的な概念と操作を理解することが重要です。graph.print_tabular() などを用いて、グラフの構造を実際に確認してみるのも有効です。

トラブルシューティングのヒント

FX グラフの可視化
FX グラフをテキスト形式だけでなく、Graphviz などのツールを使って可視化することで、グラフの構造やノード間の接続を視覚的に理解しやすくなります。
単体テスト
変換ロジックが期待通りに動作するかどうかを検証するために、小さな入力で変換を行い、出力されるグラフやモジュールをテストすることが重要です。
簡単な例から始める
複雑な変換をいきなり実装するのではなく、まずは簡単な変換（例えば、特定の関数の名前をログ出力するだけなど）から始め、徐々に複雑なロジックを追加していくと、問題を特定しやすくなります。
print デバッグ
call_function() の内部で、node.op, node.target, node.args, node.kwargs などの情報を print() 関数で出力し、処理の流れやノードの内容を確認することは非常に有効です。

例1: 特定の関数呼び出しを別の関数呼び出しに置き換える

この例では、グラフ内の torch.relu の呼び出しを、カスタム定義した my_relu 関数に置き換えます。

import torch
import torch.fx

def my_relu(x):
    return torch.clamp(x, min=0)

class ReplaceReLU(torch.fx.Transformer):
    def call_function(self, target, args, kwargs):
        if target == torch.relu:
            print(f"ReLU 関数 ({target}) を my_relu ({my_relu}) に置き換えます。")
            return self.create_node(op='call_function', target=my_relu, args=args, kwargs=kwargs)
        return super().call_function(target, args, kwargs)

class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return torch.relu(x) + 1

# モデルのトレース
model = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("元のグラフ:")
print(graph.print_tabular())

# Transformer の適用
transformer = ReplaceReLU(graph)
transformed_graph = transformer.transform()

print("\n変換後のグラフ:")
print(transformed_graph.print_tabular())

transformed_module = torch.fx.GraphModule(transformed_graph, model)

# 変換後のモジュールを実行
input_tensor = torch.randn(2, 3)
output = transformed_module(input_tensor)
print("\n変換後のモジュールの出力:")
print(output)

このコードでは、ReplaceReLU クラスが torch.fx.Transformer を継承し、call_function() メソッドをオーバーライドしています。call_function() 内では、呼び出される関数 (target) が torch.relu であるかどうかをチェックし、もしそうであれば、self.create_node() を使って新しい call_function ノードを作成し、ターゲットを my_relu に変更しています。それ以外の関数呼び出しは、親クラスの call_function() に委譲されます。

例2: 関数呼び出しの引数を変更する

この例では、グラフ内の torch.add 関数の呼び出しに対して、キーワード引数 alpha を追加します。

import torch
import torch.fx

class AddAlphaToTorchAdd(torch.fx.Transformer):
    def call_function(self, target, args, kwargs):
        if target == torch.add:
            print(f"torch.add 関数 ({target}) の引数に alpha=0.5 を追加します。")
            new_kwargs = kwargs.copy()
            new_kwargs['alpha'] = 0.5
            return self.create_node(op='call_function', target=target, args=args, kwargs=new_kwargs)
        return super().call_function(target, args, kwargs)

class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        return torch.add(x, y)

# モデルのトレース
model = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("元のグラフ:")
print(graph.print_tabular())

# Transformer の適用
transformer = AddAlphaToTorchAdd(graph)
transformed_graph = transformer.transform()

print("\n変換後のグラフ:")
print(transformed_graph.print_tabular())

transformed_module = torch.fx.GraphModule(transformed_graph, model)

# 変換後のモジュールを実行
input_tensor1 = torch.randn(2, 3)
input_tensor2 = torch.randn(2, 3)
output = transformed_module(input_tensor1, input_tensor2)
print("\n変換後のモジュールの出力:")
print(output)

ここでは、AddAlphaToTorchAdd の call_function() で target が torch.add である場合、kwargs をコピーして alpha キーを追加し、その新しい kwargs を使って新しい call_function ノードを作成しています。

例3: 特定の関数呼び出しをログ出力する

この例では、グラフ内のすべての関数呼び出しの名前をログ出力します。これは、グラフの構造を理解するのに役立ちます。

import torch
import torch.fx

class LogFunctionCalls(torch.fx.Transformer):
    def call_function(self, target, args, kwargs):
        print(f"関数呼び出し: {target}, 引数: {args}, キーワード引数: {kwargs}")
        return super().call_function(target, args, kwargs)

class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        y = torch.relu(x)
        z = torch.sigmoid(y)
        return z + 1

# モデルのトレース
model = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)
print("元のグラフ:")
print(graph.print_tabular())

# Transformer の適用
transformer = LogFunctionCalls(graph)
transformed_graph = transformer.transform()

print("\n変換後のグラフ:")
print(transformed_graph.print_tabular())

transformed_module = torch.fx.GraphModule(transformed_graph, model)

# 変換後のモジュールを実行
input_tensor = torch.randn(2, 3)
output = transformed_module(input_tensor)
print("\n変換後のモジュールの出力:")
print(output)

この例では、LogFunctionCalls の call_function() で、すべての関数呼び出しの target, args, kwargs を出力し、元の処理は super().call_function() に委譲しています。これにより、グラフ内のどの関数がどのように呼び出されているかを確認できます。

torch.fx.Transformer.call_method() を使用する

グラフ内のノードがオブジェクトのメソッド呼び出し（例えば x.view() など）を表している場合、call_method() メソッドをオーバーライドすることで、その呼び出しを処理できます。関数呼び出し (torch.add() など) ではなく、特定のオブジェクトのメソッド呼び出しに特化した変換を行いたい場合に便利です。

import torch
import torch.fx

class ReplaceView(torch.fx.Transformer):
    def call_method(self, target, args, kwargs):
        if target == 'view':
            print(f"メソッド呼び出し: view を reshape に置き換えます。")
            return self.create_node(op='call_method', target='reshape', args=args, kwargs=kwargs)
        return super().call_method(target, args, kwargs)

class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x.view(-1, 1)

# モデルのトレースと変換
model = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)
transformer = ReplaceView(graph)
transformed_graph = transformer.transform()

print(transformed_graph.print_tabular())

この例では、view メソッドの呼び出しを reshape メソッドの呼び出しに置き換えています。

torch.fx.Transformer.call_module() を使用する

グラフ内のノードがサブモジュールの呼び出し（例えば self.linear(x) など）を表している場合、call_module() メソッドをオーバーライドします。特定のサブモジュールの振る舞いを変更したり、別のモジュールに置き換えたりする場合に有用です。

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

class ReplaceLinear(torch.fx.Transformer):
    def __init__(self, graph, original_module):
        super().__init__(graph)
        self.original_module = original_module

    def call_module(self, target, args, kwargs):
        submodule = self.original_module.get_submodule(target)
        if isinstance(submodule, nn.Linear):
            print(f"モジュール呼び出し: {target} (Linear) を別の Linear に置き換えます。")
            new_linear = nn.Linear(submodule.in_features * 2, submodule.out_features * 2)
            # 新しいモジュールをグラフに追加する方法はやや複雑になる場合があります
            # ここでは簡略化のため、新しいノードを作成するだけに留めます
            return self.create_node(op='call_module', target='new_linear_module', args=args, kwargs=kwargs)
        return super().call_module(target, args, kwargs)

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)

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

# モデルのトレースと変換
model = MyModule(10, 2)
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)
transformer = ReplaceLinear(graph, model)
transformed_graph = transformer.transform()

print(transformed_graph.print_tabular())

この例では、Linear モジュールの呼び出しを検出し、新しい Linear モジュールを呼び出すノードに置き換えることを意図しています（実際のモジュールの置き換えにはもう少し複雑な処理が必要です）。

torch.fx.Transformer.get_attr() および torch.fx.Transformer.output() を利用する

直接的な関数呼び出しの変換ではありませんが、get_attr() をオーバーライドすることで、グラフ内の属性アクセス（例えば self.weight など）をインターセプトし、その値を変更したり、別の値に置き換えたりできます。また、output() をオーバーライドすることで、グラフの最終的な出力を操作できます。

これらのメソッドは、関数呼び出しそのものではなく、グラフのデータフローにおける特定のポイントを操作するのに役立ちます。

torch.fx.Graph.node_copy() とノードの手動操作

Transformer のメソッドをオーバーライドする代わりに、FX グラフのノードを直接操作することも可能です。グラフのノードをイテレートし、特定の条件を満たすノードを見つけたら、graph.node_copy() でコピーを作成し、属性（op, target, args, kwargs）を変更して元のノードと置き換えることができます。この方法はより柔軟性がありますが、グラフの構造を深く理解している必要があります。

import torch
import torch.fx

class ManualReplaceReLU(torch.fx.GraphModule):
    def __init__(self, graph, module):
        super().__init__(graph, module)
        self.graph = graph
        self.module = module
        self._replace_relu()

    def my_relu(self, x):
        return torch.clamp(x, min=0)

    def _replace_relu(self):
        for node in list(self.graph.nodes):  # list() でコピーを作成してイテレーション中に変更可能にする
            if node.op == 'call_function' and node.target == torch.relu:
                with self.graph.inserting_before(node):
                    new_relu_node = self.graph.call_function(self.my_relu, node.args, node.kwargs)
                node.replace_all_uses_with(new_relu_node)
                self.graph.erase_node(node)
        self.recompile()

class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return torch.relu(x) + 1

# モデルのトレースと手動変換
model = MyModule()
graph = torch.fx.symbolic_trace(model)
transformed_module = ManualReplaceReLU(graph, model)

print(transformed_module.graph.print_tabular())

input_tensor = torch.randn(2, 3)
output = transformed_module(input_tensor)
print(output)

この例では、ManualReplaceReLU クラス内でグラフのノードを直接操作し、torch.relu の呼び出しを my_relu の呼び出しに置き換えています。

より複雑な条件やロジックに基づく変換、柔軟な操作
ノードの手動操作が有効ですが、より深い理解が必要です。
属性アクセスや最終出力の操作
get_attr() や output() を使用します。
グラフ全体の構造に依存しない、特定の関数の置換
call_function() が比較的シンプルです。
特定の種類のノードに特化した変換
call_method() や call_module() が適しています。

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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）

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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

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