PyTorchニューラルネットワーク：モジュール詳細取得の奥深さ - `torch.nn.Module.extra_repr()`徹底解説

使用方法

torch.nn.Module.extra_repr() メソッドは、引数なしで呼び出すことができます。呼び出すと、モジュールに関する以下の情報を含む文字列が返されます。

サブモジュールの再帰的な表現（存在する場合）
モジュールの属性と値のペアのリスト
モジュールのクラス名

例

import torch
import torch.nn as nn

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self, num_features):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(num_features, 10)

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

module = MyModule(20)
print(module.extra_repr())

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

MyModule(
    (linear): Linear(in_features=20, out_features=10)
)

この出力には、モジュールのクラス名 MyModule と、モジュールの属性 linear とその値 Linear(in_features=20, out_features=10) が含まれています。

extra_repr() メソッドの拡張

torch.nn.Module.extra_repr() メソッドは、モジュールに関する追加情報を提供するためにオーバーライドすることができます。これを行うには、モジュールのサブクラスで extra_repr() メソッドを再定義する必要があります。再定義されたメソッドは、モジュールに関する任意の情報を含む文字列を返す必要があります。

import torch
import torch.nn as nn

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self, num_features):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(num_features, 10)
        self.activation = nn.ReLU()

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

    def extra_repr(self):
        return f"MyModule(activation={self.activation})"

module = MyModule(20)
print(module.extra_repr())

MyModule(activation=ReLU())

基本的な例

この例では、シンプルなニューラルネットワークモジュールと、その extra_repr() メソッドを再定義する方法を示します。

import torch
import torch.nn as nn

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self, num_features):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(num_features, 10)

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

    def extra_repr(self):
        return f"MyModule(num_features={self.linear.in_features})"

module = MyModule(20)
print(module.extra_repr())

MyModule(num_features=20)

この例では、extra_repr() メソッドが再定義されて、モジュールの linear 属性の in_features 属性の値を出力するようにしています。

畳み込みニューラルネットワーク

この例では、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) モジュールと、その extra_repr() メソッドを再定義する方法を示します。

import torch
import torch.nn as nn

class ConvModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU()

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

    def extra_repr(self):
        return f"ConvModule({self.conv.kernel_size})"

module = ConvModule(3, 32, 3)
print(module.extra_repr())

ConvModule((3,))

この例では、extra_repr() メソッドが再定義されて、モジュールの conv 属性の kernel_size 属性の値を出力するようにしています。

この例では、再帰的なモジュール構造を持つニューラルネットワークモジュールと、その extra_repr() メソッドを再定義する方法を示します。

import torch
import torch.nn as nn

class NestedModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = ConvModule(3, 32, 3)
        self.conv2 = ConvModule(32, 64, 3)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        return x

    def extra_repr(self):
        return f"NestedModule(\n    {self.conv1.extra_repr()}\n    {self.conv2.extra_repr()}\n)"

module = NestedModule()
print(module.extra_repr())

NestedModule(
    ConvModule((3,)),
    ConvModule((3,))
)

文字列フォーマット

最も単純な代替方法は、単にモジュールの属性と値を文字列形式で表現することです。

def extra_repr(self):
    return f"{self.__class__.__name__}({', '.join(f'{k}={v}' for k, v in self.__dict__.items())})"

利点:

コードが簡潔
実装が簡単

欠点:

モジュールの構造を正確に反映していない場合がある
出力が冗長になる可能性がある

カスタムモジュール属性

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self, num_features):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(num_features, 10)
        self.num_features = num_features

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

def extra_repr(self):
    return f"MyModule(num_features={self.num_features})"

モジュールの構造を正確に反映できる
出力内容をより詳細に制御できる

属性を手動で更新する必要がある
コードが冗長になる可能性がある

サードパーティライブラリ

コードを簡潔に保つことができる
モジュールの構造に関する詳細な情報を取得できる

使用方法を習得する必要がある
ライブラリのインストールが必要

デバッガーを使用する

PyTorch デバッガーを使用すると、モジュールの内部状態をステップ実行で確認することができます。これは、モジュールの動作を理解し、問題を特定するのに役立ちます。

問題を特定しやすい
モジュールの内部動作を詳細に理解できる

時間のかかる場合がある
使用を習得する必要がある

torch.nn.Module.extra_repr() の代替方法はいくつかありますが、それぞれ長所と短所があります。最適な方法は、具体的なニーズと状況によって異なります。

コードの簡潔性: コードをできるだけ簡潔に保ちたいのか、それとも詳細な情報を提供したいのか
モジュールの複雑性: シンプルなモジュールなのか、複雑な再帰的な構造を持つモジュールなのか