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torch.package.PackageExporter.__init__() は、PyTorch の package モジュールで利用される重要な関数です。この関数は、任意の Python オブジェクトを TorchScript モジュールに変換し、パッケージファイルに保存するために使用されます。

役割

PackageExporter.__init__() は、以下の重要な役割を担います。

対象オブジェクトの分析
渡された Python オブジェクトを分析し、その構造と依存関係を理解します。
TorchScript モジュールの生成
分析結果に基づいて、TorchScript モジュールを生成します。TorchScript モジュールは、Python コードを中間表現 (IR) に変換し、実行時に効率的に実行できるようにします。

引数

PackageExporter.__init__() は、以下の引数を受け取ります。

save_tracing_data
True の場合、トレースデータがパッケージファイルに保存されます。トレースデータは、デバッグや分析に役立ちます。
include_dependencies
True の場合、target オブジェクトの依存関係にあるすべてのオブジェクトもパッケージ化されます。False の場合、target オブジェクトのみがパッケージ化されます。
filename
生成されるパッケージファイルの名前。

内部処理

PackageExporter.__init__() は、以下の手順を実行します。

ターゲットオブジェクトの検査
target オブジェクトが有効な Python オブジェクトであることを確認します。
依存関係の解析
include_dependencies が True の場合、target オブジェクトの依存関係にあるすべてのオブジェクトを解析します。
TorchScript モジュールの生成
各オブジェクトを TorchScript モジュールに変換します。

例

以下の例は、PackageExporter.__init__() を使用して、簡単な関数を含むパッケージを作成する方法を示します。

import torch
import torch.package

def my_function(x):
    return x + 1

exporter = torch.package.PackageExporter('my_package.pt')
exporter.add_module('my_module', my_function)
exporter.export()

このコードを実行すると、my_package.pt という名前のパッケージファイルが作成されます。このパッケージには、my_module という名前のモジュールと、my_function という名前の関数が含まれます。

基本的なパッケージ化

import torch
import torch.package

def my_function(x):
    return x + 1

exporter = torch.package.PackageExporter('my_package.pt')
exporter.add_module('my_module', my_function)
exporter.export()

依存関係を含むパッケージ化

この例では、PackageExporter.__init__() を使用して、依存関係を含むパッケージを作成する方法を示します。

import torch
import torch.package

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

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

def my_function(x):
    model = MyModel()
    return model(x)

exporter = torch.package.PackageExporter('my_package.pt')
exporter.add_module('my_module', my_function)
exporter.export()

このコードを実行すると、my_package.pt という名前のパッケージファイルが作成されます。このパッケージには、my_module という名前のモジュールと、my_function という名前の関数、および MyModel という名前のモデルクラスが含まれます。

トレースデータの保存

この例では、PackageExporter.__init__() を使用して、トレースデータを含むパッケージを作成する方法を示します。

import torch
import torch.package

def my_function(x):
    return x + 1

exporter = torch.package.PackageExporter('my_package.pt', save_tracing_data=True)
exporter.add_module('my_module', my_function)
exporter.export()

この例では、PackageExporter.__init__() を使用して、カスタムフォーマッターを使用してパッケージを作成する方法を示します。

import torch
import torch.package
from my_custom_formatter import MyCustomFormatter

def my_function(x):
    return x + 1

formatter = MyCustomFormatter()
exporter = torch.package.PackageExporter('my_package.pt', formatter=formatter)
exporter.add_module('my_module', my_function)
exporter.export()

このコードを実行すると、my_package.pt という名前のパッケージファイルが作成されます。このパッケージには、my_module という名前のモジュールと、my_function という名前の関数、およびカスタムフォーマッターによって処理されたデータが含まれます。

以下に、torch.package.PackageExporter.__init__() の代替方法のいくつかを紹介します。

torch.jit.script を使用して TorchScript モジュールを直接生成する

torch.package.PackageExporter.__init__() は、内部的に torch.jit.script を使用して TorchScript モジュールを生成します。そのため、torch.jit.script を直接使用して TorchScript モジュールを生成し、その後、torch.package.save を使用してパッケージファイルに保存することもできます。

import torch
import torch.jit

def my_function(x):
    return x + 1

scripted_module = torch.jit.script(my_function)
torch.package.save(scripted_module, 'my_package.pt')

この方法は、torch.package.PackageExporter.__init__() よりも柔軟性が高く、より詳細な制御を提供します。

ONNX を使用してモデルをエクスポートし、TorchScript モジュールをロードする

ONNX は、機械学習モデルを表現するためのオープンフォーマットです。PyTorch モデルを ONNX 形式にエクスポートし、その後、torch.jit.load を使用して TorchScript モジュールをロードすることができます。

import torch
import torch.onnx

model = MyModel()
torch.onnx.export(model, torch.randn(1, 10), 'my_model.onnx')

scripted_module = torch.jit.load('my_model.onnx')
torch.package.save(scripted_module, 'my_package.pt')

この方法は、異なるフレームワーク間でモデルを共有する場合に役立ちます。

torch.modelzoo を使用して事前トレーニング済みのモデルをロードする

PyTorch には、torch.modelzoo モジュールが付属しており、事前トレーニング済みのモデルを簡単にロードすることができます。これらのモデルはすでに TorchScript モジュールとしてパッケージ化されているため、torch.package.PackageExporter.__init__() を使用する必要はありません。

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
torch.package.save(model, 'my_package.pt')

この方法は、最初からゼロからモデルをトレーニングする必要がない場合に役立ちます。

カスタムフォーマッターを使用する

torch.package.PackageExporter.__init__() は、デフォルトフォーマッターを使用してパッケージデータを保存します。このフォーマッターは、ほとんどのケースで十分ですが、より多くの制御が必要な場合もあります。そのような場合は、カスタムフォーマッターを作成して使用することができます。

import torch
import torch.package
from my_custom_formatter import MyCustomFormatter

def my_function(x):
    return x + 1

formatter = MyCustomFormatter()
exporter = torch.package.PackageExporter('my_package.pt', formatter=formatter)
exporter.add_module('my_module', my_function)
exporter.export()

この方法は、パッケージデータの保存方法をより細かく制御する場合に役立ちます。