PyTorch Quantizationにおけるオブザーバークラス生成：ObserverBase.with_callable_args vs 代替方法

torch.ao.quantization.observer.ObserverBase.with_callable_args() は、PyTorch Quantization において、オブザーバークラスのインスタンス生成時に、コンストラクタ引数を動的に設定するためのメソッドです。オブザーバーは、量化処理において、モデル内のテンソルの値を観察し、統計情報を収集するための重要な役割を担います。

使用方法

このメソッドは、オブザーバークラスのデコレータとして使用されます。デコレータ構文は以下の通りです。

@ObserverBase.with_callable_args(**kwargs)
class MyObserver(ObserverBase):
    # ...

上記の例では、MyObserver クラスのコンストラクタ引数を動的に設定するために with_callable_args デコレータが使用されています。kwargs 引数には、コンストラクタ引数として設定する関数オブジェクトをキーと引数として指定します。

具体的な動作

このメソッドは、以下の2つの主要な機能を提供します。

コンストラクタ引数の動的設定: デコレータで指定された関数オブジェクトが、オブザーバークラスのインスタンス生成時に呼び出され、その結果がコンストラクタ引数として設定されます。これにより、インスタンス生成時に必要な引数を動的に計算したり、ランタイム情報に基づいて引数を決定したりすることが可能になります。
オブザーバークラスの再利用: デコレータによって生成されたオブザーバークラスは、異なるコンストラクタ引数で複数のインスタンスを生成することができます。これは、同じオブザーバークラスを異なる設定で使用したい場合に役立ちます。

例

以下の例は、with_callable_args デコレータを使用して、現在の時刻をコンストラクタ引数として設定するオブザーバークラス CurrentTimeObserver を定義する方法を示します。

import torch
from torch.ao.quantization.observer import ObserverBase


def get_current_time():
    return torch.cuda.current_device()  # 例：現在のデバイスIDを取得する

@ObserverBase.with_callable_args(device=get_current_time)
class CurrentTimeObserver(ObserverBase):
    def __init__(self, device):
        super().__init__()
        self.device = device

    # ...

observer = CurrentTimeObserver()  # オブザーバーインスタンスを生成
print(observer.device)  # 現在デバイスIDを出力

この例では、get_current_time 関数オブジェクトが with_callable_args デコレータに渡され、オブザーバークラス CurrentTimeObserver の device コンストラクタ引数として設定されます。observer インスタンスを生成すると、get_current_time 関数オブジェクトが呼び出され、その結果 (現在のデバイスID) が device 属性に設定されます。

利点

with_callable_args デコレータを使用する利点は次のとおりです。

コードの簡潔性: デコレータを使用することで、コンストラクタ引数の設定に関するコードを簡潔にすることができます。
再利用性: 異なるコンストラクタ引数で複数のオブザーバーインスタンスを生成することができます。
柔軟性: オブザーバークラスのインスタンス生成時に、コンストラクタ引数を動的に設定することができます。

import torch
from torch.ao.quantization.observer import ObserverBase


def get_current_time():
    return torch.cuda.current_device()  # 例：現在のデバイスIDを取得する

@ObserverBase.with_callable_args(device=get_current_time)
class CurrentTimeObserver(ObserverBase):
    def __init__(self, device):
        super().__init__()
        self.device = device

    # ...

observer = CurrentTimeObserver()  # オブザーバーインスタンスを生成
print(observer.device)  # 現在デバイスIDを出力

例2：ランダムな値をコンストラクタ引数として設定するオブザーバー

import torch
import random
from torch.ao.quantization.observer import ObserverBase


def get_random_value():
    return random.uniform(0.0, 1.0)  # 例：0.0～1.0のランダムな値を取得する

@ObserverBase.with_callable_args(scale=get_random_value)
class RandomScaleObserver(ObserverBase):
    def __init__(self, scale):
        super().__init__()
        self.scale = scale

    # ...

observer = RandomScaleObserver()  # オブザーバーインスタンスを生成
print(observer.scale)  # ランダムな値を出力

import torch
import json
from torch.ao.quantization.observer import ObserverBase


def load_config(config_path):
    with open(config_path) as f:
        config = json.load(f)
    return config["observer_args"]


@ObserverBase.with_callable_args(**load_config("config.json"))
class ConfiguredObserver(ObserverBase):
    # ...

observer = ConfiguredObserver()  # オブザーバーインスタンスを生成
print(observer.args)  # 設定ファイルの内容を出力

代替方法

以下に、with_callable_args() の代替方法として検討すべきいくつかの方法を紹介します。

部分クラス化: オブザーバークラスを部分クラス化し、コンストラクタ引数を直接設定する方法です。この方法は、単純なオブザーバークラスや、コンストラクタ引数が固定の場合に適しています。

class MyObserver(ObserverBase):
    def __init__(self, device):
        super().__init__()
        self.device = device

コンストラクタ引数リスト: オブザーバークラスのコンストラクタ引数をリストとして定義し、リスト内の値をコンストラクタ呼び出し時に直接渡す方法です。この方法は、コンストラクタ引数の数が少ない場合や、引数の順序が明確な場合に適しています。

class MyObserver(ObserverBase):
    def __init__(self, device, scale):
        super().__init__()
        self.device = device
        self.scale = scale

observer = MyObserver(device=torch.cuda.current_device(), scale=0.5)

ファクトリー関数: オブザーバークラスのインスタンス生成専用のファクトリー関数を作成する方法です。この方法は、オブザーバークラスのインスタンス生成ロジックをカプセル化したい場合や、複雑なロジックが必要な場合に適しています。

def create_observer(device, scale):
    return MyObserver(device, scale)

observer = create_observer(device=torch.cuda.current_device(), scale=0.5)

方法	利点	欠点
部分クラス化	シンプル	柔軟性に欠ける
コンストラクタ引数リスト	簡潔	引数の数が多くなると冗長になる
ファクトリー関数	カプセル化、複雑なロジックに対応	コード量が増える