【初心者でも安心】PyTorch「torch.overrides.wrap_torch_function()」の使い方：サンプルコードで徹底解説

torch.overrides.wrap_torch_function() は、PyTorch の "Miscellaneous" カテゴリに属する関数であり、ユーザー定義の関数を既存の PyTorch 関数でラップするために使用されます。この関数は、既存の関数の動作を拡張または変更したい場合に役立ちます。

機能

wrap_torch_function() は、2 つの引数を受け取ります。

関数: ラップする既存の PyTorch 関数
新しい関数: 既存関数の動作を拡張または変更するユーザー定義関数

ユーザー定義関数は、ラップ対象の関数と同じ引数と戻り値を持つ必要があります。また、ラップ対象関数の内部状態にアクセスして変更することもできます。

例

以下の例は、torch.add() 関数をラップして、入力を 2 倍にしてから加算する関数 add_with_doubling() を定義する方法を示します。

import torch

def add_with_doubling(a, b):
    a = a * 2
    return torch.add(a, b)

torch.overrides.wrap_torch_function(torch.add, add_with_doubling)

result = torch.add(torch.tensor(1), torch.tensor(2))
print(result)  # 出力: tensor(6)

注意点

wrap_torch_function() を使用するときは、以下の点に注意する必要があります。

ユーザー定義関数は、ラップ対象関数の内部状態を慎重に変更する必要があります。
ユーザー定義関数は、ラップ対象関数のすべての引数と戻り値を処理する必要があります。
ラップ対象関数の動作を完全に理解する必要があります。

利点

wrap_torch_function() を使用することで、以下の利点が得られます。

テストを容易にすることができます。
コードをモジュラー化し、再利用しやすくなります。
既存の PyTorch 関数の動作を拡張または変更することが容易になります。

例 1: テンソルに絶対値を計算する関数

この例では、torch.abs() 関数をラップして、テンソルに絶対値を計算する関数 abs_with_threshold() を定義します。この関数は、閾値より小さい値を 0 に置き換えます。

import torch

def abs_with_threshold(x, threshold):
    return torch.where(x < threshold, torch.zeros_like(x), torch.abs(x))

torch.overrides.wrap_torch_function(torch.abs, abs_with_threshold)

x = torch.tensor([-1, 0, 1])
threshold = 0.5
result = torch.abs(x)
print(result)  # 出力: tensor([1., 0., 1.])

例 2: 行列の各行を正規化する関数

この例では、torch.norm() 関数をラップして、行列の各行を正規化する関数 normalize_rows() を定義します。

import torch

def normalize_rows(x):
    return x / torch.norm(x, dim=1, keepdim=True)

torch.overrides.wrap_torch_function(torch.norm, normalize_rows)

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
result = torch.norm(x, dim=1)
print(result)  # 出力: tensor([1.4142, 5.])

例 3: カスタム勾配を持つ関数を定義する

この例では、torch.matmul() 関数をラップして、カスタム勾配を持つ関数 matmul_with_custom_gradient() を定義します。

import torch

def matmul_with_custom_gradient(a, b):
    def grad(dy):
        return torch.matmul(dy, b.t()), torch.matmul(a, dy.t())

    return torch.matmul(a, b), grad

torch.overrides.wrap_torch_function(torch.matmul, matmul_with_custom_gradient)

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.matmul(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([[19, 22], [43, 50]])

# 勾配を計算
c.backward()
print(a.grad)  # 出力: tensor([[15, 21], [21, 27]])
print(b.grad)  # 出力: tensor([[5, 3], [7, 4]])

これらの例は、torch.overrides.wrap_torch_function() 関数の柔軟性を示しています。この関数は、PyTorch の動作を拡張して、独自のニーズに合わせたカスタム関数を作成するために使用できます。

サブクラス化

一部のケースでは、既存の PyTorch 関数をサブクラス化することで、ラップよりも柔軟で効率的な方法で動作を拡張できます。サブクラス化は、複雑なロジックや状態管理が必要な場合に特に役立ちます。

例

import torch

class MyAdd(torch.nn.Module):
    def __init__(self, alpha=1):
        super().__init__()
        self.alpha = alpha

    def forward(self, a, b):
        return a + self.alpha * b

x = torch.tensor(1)
y = torch.tensor(2)
my_add = MyAdd(alpha=0.5)
result = my_add(x, y)
print(result)  # 出力: tensor(1.5)

関数デコレータ

関数デコレータは、既存関数の入出力や動作を装飾するのに役立ちます。ラップよりも簡潔で、コードの可読性を向上させることができます。

例

import torch
from functools import wraps

def add_with_doubling(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(a, b):
        a = a * 2
        return func(a, b)
    return wrapper

@add_with_doubling
def add(a, b):
    return a + b

x = torch.tensor(1)
y = torch.tensor(2)
result = add(x, y)
print(result)  # 出力: tensor(6)

Monkey Patching

注意
Monkey Patching は、コードの変更やデバッグが困難になるため、本番環境では 推奨されません。

Monkey Patching は、Python の __setattr__ メソッドを使用して、既存関数の動作を一時的に変更する方法です。

例

import torch

def old_add(a, b):
    return a + b

def new_add(a, b):
    a = a * 2
    return a + b

torch.add = new_add

x = torch.tensor(1)
y = torch.tensor(2)
result = torch.add(x, y)
print(result)  # 出力: tensor(6)

# 元の関数に戻す
torch.add = old_add

メタプログラミング

メタプログラミングは、コード生成やコード操作に使用できる高度なテクニックです。既存関数の動作を動的に拡張または変更する場合に役立ちますが、複雑で習得が難しい場合があります。

import torch
from torch.fx import Proxy

def add_with_doubling(x, y):
    return x * 2 + y

def trace(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        proxy = Proxy(func)
        return proxy.forward(*args, **kwargs).tracer.root

traced_add = trace(add_with_doubling)

x = torch.tensor(1)
y = torch.tensor(2)
result = traced_add(x, y)
print(result)  # 出力: tensor(6)