PyTorch Packageでモジュール名をモックする：torch.package.PackageExporter.mocked_modules()徹底解説

torch.package.PackageExporter.mocked_modules() は、PyTorch "Package" フォーマットで保存されたモデルをエクスポートする際に、モジュール名をモックするための関数です。これは、モデルが依存している外部モジュールが利用できない環境でモデルをロードおよび実行できるようにするために使用されます。

モックモジュールの仕組み

mocked_modules() 関数は、モジュール名とそのモックオブジェクトをキーと値のペアとして辞書で受け取ります。モックオブジェクトは、モジュールのインターフェースをシミュレートする任意のオブジェクトであることができます。

モデルがエクスポートされると、mocked_modules() で指定されたモジュール名は、対応するモックオブジェクトに置き換えられます。これにより、モデルは、実際の外部モジュールがなくても、依存関係を満たすことができます。

具体的な使用方法

以下は、mocked_modules() 関数の使用方法の例です。

import torch.package

def my_mocked_module():
    # モジュールのインターフェースをシミュレートするコード

exported_model = torch.package.PackageExporter("my_model.pt").export(
    model,
    mocked_modules={"my_external_module": my_mocked_module}
)

この例では、my_external_module という名前のモジュールが my_mocked_module 関数でモックされています。モデルがエクスポートされると、my_model.pt パッケージ内のすべての場所で my_external_module が使用されている箇所は、my_mocked_module 関数で置き換えられます。

mocked_modules() は、開発環境でのみ使用することをお勧めします。本番環境では、モデルに必要なすべての外部モジュールが利用可能であることを確認する必要があります。
モックオブジェクトは、モジュールのインターフェースを正確にシミュレートする必要があります。そうでないと、モデルが予期しない動作をする可能性があります。
mocked_modules() でモックするモジュールは、モデルが依存しているすべてのモジュールを網羅する必要があります。

例 1: 単純なモックモジュール

この例では、math モジュールをモックし、add() 関数のみをシミュレートします。

import torch.package
import math

def my_mocked_math():
    def add(a, b):
        return a + b

    return my_mocked_math()

exported_model = torch.package.PackageExporter("my_model.pt").export(
    model,
    mocked_modules={"math": my_mocked_math}
)

例 2: クラスを含むモックモジュール

この例では、torch.nn モジュールをモックし、Linear クラスのみをシミュレートします。

import torch.package
import torch.nn

class MyMockedLinear(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(out_features))

    def forward(self, x):
        return torch.nn.functional.linear(x, self.weight, self.bias)

def my_mocked_nn():
    return my_mocked_nn()

exported_model = torch.package.PackageExporter("my_model.pt").export(
    model,
    mocked_modules={"torch.nn": my_mocked_nn}
)

例 3: サブモジュールを含むモックモジュール

この例では、torchvision モジュールをモックし、transforms サブモジュールのみをシミュレートします。

import torch.package
import torchvision

def my_mocked_transforms():
    class MyMockedToTensor(torchvision.transforms.ToTensor):
        def __call__(self, image):
            return torch.from_numpy(image.astype(np.float32))

    return my_mocked_transforms()

exported_model = torch.package.PackageExporter("my_model.pt").export(
    model,
    mocked_modules={"torchvision": my_mocked_transforms}
)

これらの例は、torch.package.PackageExporter.mocked_modules() 関数の使用方法を理解するための出発点として役立ちます。具体的なモックモジュールの実装は、モデルの要件によって異なります。

カスタムモジュール

モデルに必要な機能をすべて実装したカスタムモジュールを作成することができます。この方法の利点は、モックオブジェクトよりも柔軟性と制御性が高いことです。欠点は、開発に時間がかかる可能性があることです。

例

import torch

class MyCustomModule:
    def __init__(self):
        # モジュールの機能を初期化する

    def my_function(self, x):
        # カスタム機能を実装する

exported_model = torch.package.PackageExporter("my_model.pt").export(
    model,
    custom_modules={"my_external_module": MyCustomModule}
)

トレース可能なモジュール

torch.jit.trace 関数を使用して、モデルが実際に実行されているときに使用しているモジュールのトレースを作成することができます。このトレースをエクスポートパッケージに含めることで、モデルに必要なモジュールの動作をシミュレートすることができます。

例

import torch
import torch.jit

def my_external_function(x):
    # 外部モジュールの機能を実装する

model.eval()
traced_module = torch.jit.trace(my_external_function, example_inputs=(x,))
exported_model = torch.package.PackageExporter("my_model.pt").export(
    model,
    traced_modules={"my_external_module": traced_module}
)

環境依存パッケージ

モデルに必要なモジュールが特定の環境にのみ存在する場合は、環境依存パッケージを使用することができます。この方法の利点は、モックやトレースを作成する必要がないことです。欠点は、モデルを別の環境にデプロイすることが難しくなる可能性があることです。

例

import torch

if is_production_environment():
    import my_external_module
else:
    import my_mocked_module

exported_model = torch.package.PackageExporter("my_model.pt").export(
    model
)

最適な代替方法の選択

最適な代替方法は、モデルの要件と開発者の好みによって異なります。

モデルを特定の環境にデプロイする必要がある場合: 環境依存パッケージを使用する
開発時間を短縮したい場合: トレース可能なモジュールを使用する
柔軟性と制御性が必要な場合: カスタムモジュールを使用する