- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! PyTorch FX 관련 질문을 주셔서 감사합니다.
문제를 정리해보면, torch.fx.symbolic_trace
를 사용하여 Renet 모델의 computational graph (CG)를 구성하는 node 정보를 분석하고 있으신데, 각 node의 weight, bias와 같은 데이터는 읽어낼 수 있지만, node의 input/output tensor에 대해서는 접근할 수 있는 방법이 없다는 것이 맞나요? 또한, forward가 실행될 때마다 input/output을 기록하기 위해 hook을 생성하였지만, hook은 torch.nn.Module
에만 적용되어서 실제 CG에서 동작하는 control flow와 다르게 동작한다고 하셨습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 PyTorch FX의 기능을 활용하여 node의 input/output tensor를 추출해야 합니다.
PyTorch FX는 PyTorch의 모델을 symbolic graph로 변환하는 도구입니다. 이를 사용하여 모델의 computational graph를 구성하고, 각 node의 정보를 분석할 수 있습니다. 그러나 PyTorch FX는 현재까지는 node의 input/output tensor를 직접적으로 추출하는 기능을 제공하지 않습니다.
하지만, PyTorch FX의 GraphModule
클래스를 사용하면 node의 input/output tensor를 추출할 수 있습니다. GraphModule
클래스는 PyTorch 모델과 symbolic graph를 연결해주는 역할을 합니다. GraphModule
객체를 생성한 후에는 graph
속성을 통해 symbolic graph에 접근할 수 있습니다. 이 symbolic graph는 torch.fx.Graph
클래스의 인스턴스입니다.
Graph
클래스는 node와 edge로 구성된 그래프를 나타내며, 각 node는 Node
클래스의 인스턴스입니다. Node
클래스는 args
와 kwargs
속성을 통해 node의 input tensor와 추가 정보를 저장합니다. 따라서 Node
객체의 args
속성을 통해 input tensor에 접근할 수 있습니다.
아래는 예시 코드입니다.
import torch
import torch.fx as fx
# PyTorch 모델 정의
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 5)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# PyTorch 모델을 symbolic graph로 변환
model = MyModel()
graph = fx.symbolic_trace(model)
# GraphModule 객체 생성
graph_module = fx.GraphModule(model, graph)
# symbolic graph에 접근하여 node의 input/output tensor 추출
for node in graph.nodes:
print("Node:", node)
print("Input tensor:", [arg.target for arg in node.args])
print("Output tensor:", node.target)
print()
위 코드에서 graph.nodes
를 통해 symbolic graph의 모든 node에 접근할 수 있습니다. 각 node의 args
속성을 통해 input tensor에 접근하고, node.target
을 통해 output tensor에 접근할 수 있습니다.
PyTorch FX에 대한 더 자세한 내용은 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.
문제 해결에 도움이 되었는지 확인 부탁드리며, 추가적인 질문이 있다면 언제든지 물어보세요! 저희가 잘 도와드리겠습니다.
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