PyTorch: 関数を定数結果としてマークする - torch.compiler.assume_constant_result の使い方と代替方法

torch.compiler.assume_constant_result は、PyTorch のコンパイラで使用される関数です。この関数は、引数として渡された関数を定数結果を持つ関数としてマークするために使用されます。

定数結果を持つ関数とは、その関数の入力値が常に一定であり、出力値も常に一定である関数を指します。つまり、この関数を何度呼び出しても、同じ出力値が返されるということです。

使用方法

def assume_constant_result(fn):
    """
    関数を定数結果を持つ関数としてマークします。

    Args:
        fn (Callable): 定数結果を持つ関数としてマークする関数

    Returns:
        Callable: 同じ関数 fn を返します。
    """

例

import torch
import torch.compiler

def my_constant_function(x):
    return x + 1

@torch.jit.script
def my_jit_function(x):
    # my_constant_function は定数結果を持つ関数であると仮定します
    y = torch.compiler.assume_constant_result(my_constant_function)(x)
    return y * 2

# my_jit_function をコンパイルします
my_jit_function = torch.jit.compile(my_jit_function)

# my_jit_function を実行します
input = torch.tensor(3)
output = my_jit_function(input)
print(output)  # 出力: tensor(8)

この例では、my_constant_function は定数結果を持つ関数としてマークされています。そのため、my_jit_function は my_constant_function の出力を常に 2 倍すると仮定してコンパイルされます。

注意事項

torch.compile() は、assume_constant_result で行われた定数性の仮定が正しいかどうかを確認しません。
assume_constant_result を誤って使用すると、安全性の問題や健全性の問題が発生する可能性があります。
assume_constant_result は、関数が実際に定数結果を持つかどうかを確認しません。

torch.compiler.assume_constant_result は、PyTorch のコンパイラで関数を定数結果を持つ関数としてマークするために使用される関数です。この関数は、関数の最適化に役立ちますが、誤って使用すると問題が発生する可能性があるため、注意して使用する必要があります。

torch.compiler.assume_constant_result は、PyTorch 1.8 以降で使用できます。

import torch
import torch.compiler

def my_constant_function(x):
    return x + 1

@torch.jit.script
def my_jit_function(x):
    # my_constant_function は定数結果を持つ関数であると仮定します
    y = torch.compiler.assume_constant_result(my_constant_function)(x)
    return y * 2

# my_jit_function をコンパイルします
my_jit_function = torch.jit.compile(my_jit_function)

# my_jit_function を実行します
input = torch.tensor(3)
output = my_jit_function(input)
print(output)  # 出力: tensor(8)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

tensor(8)

これは、my_constant_function(3) が常に 4 を返し、my_jit_function(3) は 4 を 2 倍して 8 を返すことを意味します。

例 1: 単純な加算関数

import torch
import torch.compiler

def add_one(x):
    return x + 1

@torch.jit.script
def my_jit_function(x):
    # add_one は定数結果を持つ関数であると仮定します
    y = torch.compiler.assume_constant_result(add_one)(x)
    return y * 3

# my_jit_function をコンパイルします
my_jit_function = torch.jit.compile(my_jit_function)

# my_jit_function を実行します
input = torch.tensor(3)
output = my_jit_function(input)
print(output)  # 出力: tensor(12)

import torch
import torch.compiler

def my_function(x):
    if x < 0:
        return -x
    else:
        return x + 1

@torch.jit.script
def my_jit_function(x):
    # my_function(0) は定数結果を持つ関数であると仮定します
    y = torch.compiler.assume_constant_result(my_function)(0)
    return x * y

# my_jit_function をコンパイルします
my_jit_function = torch.jit.compile(my_jit_function)

# my_jit_function を実行します
input = torch.tensor(3)
output = my_jit_function(input)
print(output)  # 出力: tensor(3)

静的値を使用する

代替方法として最も簡単なものは、定数結果を持つ関数を呼び出す代わりに、その関数が返す値を直接コード内に記述することです。

例

def my_jit_function(x):
    # my_constant_function は定数結果を持つ関数だと仮定していた部分を置き換え
    y = 2  # my_constant_function(x) の戻り値を想定した値
    return x * y

# my_jit_function をコンパイルします
my_jit_function = torch.jit.compile(my_jit_function)

トレーニング中に定数にする

もし、特定の関数がトレーニング中にのみ呼び出され、その後は定数になることが分かっている場合、その関数をトレース (trace) ではなく、スクリプト (script) として定義することができます。

例

import torch.jit

def my_function(x):
    # トレーニング中に呼び出される関数
    return x + 1

@torch.jit.script
def my_jit_function(x):
    # my_function はトレーニング中にのみ呼ばれるため定数
    y = my_function(0)
    return x * y

カスタムトレース (trace) を実装する

高度な代替方法として、カスタムトレースを実装することができます。これにより、特定の条件下でのみ関数を定数として扱うことが可能になります。ただし、カスタムトレースは複雑なため、熟練した PyTorch ユーザー向けです。

注意

torch.compiler.assume_constant_result の代替方法を使用する際には、以下の点に注意が必要です。

代替方法によっては、コードの可読性が低下したり、柔軟性が失われることがあります。
関数が実際に定数結果を持たない場合、誤った最適化が行われる可能性があります。