현재 torch.fx.symbolic_trace 를 사용해서 Renet 모델의 computational graph (CG)를 구성하는 node 정보들을 분석하는 작업을 하고있습니다.
그런데, 임의의 Input 을 대입해서 tracing을 진행하면 각 node의 weight, bias와 같은 데이터들을 읽어낼 수가 있는데, node의 input/output tensor에 대해서는 접근할 수 있는 방법이 없네요.
그래서, forward가 실행될 때마다 input/output을 기록하기위한 hook을 생성해서 걸었는데, hook의 경우 pytorch.module에만 적용되어서 실제 CG에서 동작하는 control flow와 다르게 동작하네요...ㅠ
혹시, CG를 구성하는 node의 in/output tensor를 추출하는 방법 아시는 분 계실까요?
안녕하세요! PyTorch FX 관련 질문을 주셔서 감사합니다.
문제를 정리해보면, torch.fx.symbolic_trace를 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.Module에만 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 args와 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.nodes를 통해 symbolic graph의 모든 node에 접근할 수 있습니다. 각 node의 args 속성을 통해 input tensor에 접근하고, node.target을 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.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, Sanghyeon_Lee님. PyTorch FX와 관련하여 질문 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 정리해보면, PyTorch FX의 torch.fx.symbolic_trace를 사용하여 ResNet 모델의 computational graph를 분석하고 있으며, 각 노드의 weight, bias 등은 접근 가능하지만, 노드의 input/output tensor에 대한 접근이 어렵다는 것으로 이해했습니다. 또한, forward가 실행될 때마다 input/output을 기록하기 위해 hook을 사용하였지만, 이는 PyTorch의 module에만 적용되어 실제 computational graph에서의 control flow와 다르게 동작한다는 문제가 있다는 것을 보고하셨습니다.
이 문제를 해결하기 위해, PyTorch FX의 Node 객체를 사용하여 각 노드의 input/output tensor에 접근하는 방법을 제안하고 싶습니다. Node 객체는 computational graph의 각 노드를 나타내며, args와 kwargs 속성을 통해 각 노드의 input을 확인할 수 있습니다.
다음은 이를 구현한 예시 코드입니다:
import torch
import torch.fx
# 예시로 사용할 모델 정의
class SimpleModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 10)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 모델 인스턴스 생성
model = SimpleModel()
# 모델을 symbolic tracing
traced = torch.fx.symbolic_trace(model)
# 각 노드의 input 확인
for node in traced.graph.nodes:
print(f'Node: {node.name}')
for arg in node.args:
if isinstance(arg, torch.fx.Node):
print(f' Input Node: {arg.name}')
elif isinstance(arg, torch.Tensor):
print(f' Input Tensor: {arg}')
print()
위 코드는 각 노드의 input을 출력합니다. torch.fx.Node 객체는 다른 노드에서의 output을 input으로 받는 경우 해당 노드를 참조하고, torch.Tensor 객체는 직접적인 tensor input을 나타냅니다.
그러나, 현재 PyTorch FX에서는 각 노드의 output tensor에 직접적으로 접근하는 기능을 제공하지 않습니다. 이는 computational graph가 정의되는 시점에서는 각 노드의 output이 실제로 계산되지 않기 때문입니다. 이를 위해선 별도의 forward pass를 수행하며 각 노드의 output을 기록해야 합니다.
PyTorch FX에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서를 참조하시면 도움이 될 것입니다. 이 문서는 PyTorch FX의 기본적인 사용법과 torch.fx.Node 객체에 대한 설명을 포함하고 있습니다.
제가 제공한 답변이 Sanghyeon_Lee님의 질문에 완전히 답하고 있는지 확신할 수 없으므로, 추가적인 질문이나 더 필요한 정보가 있다면 알려주시기 바랍니다.
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