pytorch 源码阅读(3)——torch.fx

哦豁灬2024-07-27 8:15

0 概述

FX 是一个供开发者用来转换 nn.Module 实例的工具包。FX 包含三个主要组件：符号跟踪器（symbolic_traced） 、中间表示（intermediate representation，IR）和Python 代码生成（Code generation）。这些组件的应用实例：

python 复制代码 
import torch
# Simple module for demonstration
class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param = torch.nn.Parameter(torch.rand(3, 4))
        self.linear = torch.nn.Linear(4, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x + self.param).clamp(min=0.0, max=1.0)

module = MyModule()

from torch.fx import symbolic_trace
# Symbolic tracing frontend - captures the semantics of the module
symbolic_traced : torch.fx.GraphModule = symbolic_trace(module)

# High-level intermediate representation (IR) - Graph representation
print(symbolic_traced.graph)
"""
graph():
    %x : [num_users=1] = placeholder[target=x]
    %param : [num_users=1] = get_attr[target=param]
    %add : [num_users=1] = call_function[target=operator.add](args = (%x, %param), kwargs = {})
    %linear : [num_users=1] = call_module[target=linear](args = (%add,), kwargs = {})
    %clamp : [num_users=1] = call_method[target=clamp](args = (%linear,), kwargs = {min: 0.0, max: 1.0})
    return clamp
"""

# Code generation - valid Python code
print(symbolic_traced.code)
"""
def forward(self, x):
    param = self.param
    add = x + param;  x = param = None
    linear = self.linear(add);  add = None
    clamp = linear.clamp(min = 0.0, max = 1.0);  linear = None
    return clamp
"""

符号跟踪器 对 Python 代码执行符号执行。它将称为代理的虚假值馈送到代码中。记录对这些代理的操作。

中间表示是符号跟踪期间记录的操作的容器。它包含一个节点列表，这些节点表示函数输入、调用点（到函数、方法或 torch.nn.Module 实例）以及返回值。

Python 代码生成是使 FX 成为 Python 到 Python（或模块到模块）转换工具包的关键。对于每个 Graph IR，我们可以创建与 Graph 语义匹配的 Python 代码。此功能封装在 GraphModule 中，它是一个 torch.nn.Module 实例，它包含一个 Graph 以及从 Graph 生成的 forward 方法。

总而言之，这个组件管道（符号跟踪 -> 中间表示 -> 转换 -> Python 代码生成）构成了 FX 的 Python 到 Python 转换管道。此外，这些组件可以单独使用。例如，符号跟踪可以单独使用来捕获代码的一种形式以进行分析（而不是转换）目的。代码生成可用于以编程方式生成模型，例如从配置文件生成模型。

0.1 torch.fx.symbolic_trace(root, concrete_args=None)

torch.fx.symbolic_trace(root, concrete_args=None)SOURCE

  • 参数

    • root (Union[torch.nn.Module, Callable])，要跟踪并转换为图形表示的模块或函数。
    • concrete_args (Optional[Dict[str, any]]) -- 要部分特化的输入

  • 返回值

    • 从 root 中记录的操作创建的模块。

  • 返回类型

    • GraphModule

这是一个符号跟踪 API，给定一个 nn.Module 或函数实例 root，此函数将返回一个 GraphModule，该模块通过跟踪 root 中看到的操作来构建。concrete_args 允许对函数进行部分特化，无论是为了移除控制流还是数据结构。

例如有如下存在控制流的代码，

python 复制代码 
def f(a, b):
    if b == True:
        return a
    else:
        return a*2

由于存在控制流，FX 通常无法跟踪此代码。但是，我们可以使用 concrete_args 对 b 的值进行特化，以跟踪此代码

python 复制代码 
f = fx.symbolic_trace(f, concrete_args={'b': False})
assert f(3, False)  == 6

此时，仍然可以传入不同的 b 值，但它们将被忽略。

还可以使用 concrete_args 从函数中消除数据结构处理。这将使用 pytrees 来扁平化输入。为了避免过度特化，不应特化的值传入 fx.PH。例如

python 复制代码 
def f(x):
    out = 0
    for v in x.values():
        out += v
    return out
f = fx.symbolic_trace(f, concrete_args={'x': {'a': fx.PH, 'b': fx.PH, 'c': fx.PH}})
assert f({'a': 1, 'b': 2, 'c': 4}) == 7
0.2 class torch.fx.Tracer(autowrap_modules=(math,), autowrap_functions=())

class torch.fx.Tracer(autowrap_modules=(math,), autowrap_functions=())SOURCE

Tracer 是实现 torch.fx.symbolic_trace 符号跟踪功能的类。调用 symbolic_trace(m) 等同于 Tracer().trace(m)。

可以对 Tracer 进行子类化，以覆盖跟踪过程的各种行为。

0.3 class torch.fx.Graph(owning_module=None, tracer_cls=None, tracer_extras=None)

class torch.fx.Graph(owning_module=None, tracer_cls=None, tracer_extras=None)SOURCE

Graph 是 FX 中间表示中使用的主要数据结构。它由一系列 Node 组成，每个节点代表调用站点（或其他语法结构）。Node 的列表共同构成一个有效的 Python 函数。

例如，以下代码

python 复制代码 
import torch
import torch.fx

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param = torch.nn.Parameter(torch.rand(3, 4))
        self.linear = torch.nn.Linear(4, 5)

    def forward(self, x):
        return torch.topk(torch.sum(self.linear(x + self.linear.weight).relu(), dim=-1), 3)

m = MyModule()
gm = torch.fx.symbolic_trace(m)

将生成以下 Graph

python 复制代码 
print(gm.graph)

graph(x):
    %linear_weight : [num_users=1] = self.linear.weight
    %add_1 : [num_users=1] = call_function[target=operator.add](args = (%x, %linear_weight), kwargs = {})
    %linear_1 : [num_users=1] = call_module[target=linear](args = (%add_1,), kwargs = {})
    %relu_1 : [num_users=1] = call_method[target=relu](args = (%linear_1,), kwargs = {})
    %sum_1 : [num_users=1] = call_function[target=torch.sum](args = (%relu_1,), kwargs = {dim: -1})
    %topk_1 : [num_users=1] = call_function[target=torch.topk](args = (%sum_1, 3), kwargs = {})
    return topk_1
0.3.1 init(owning_module=None, tracer_cls=None, tracer_extras=None)

init (owning_module=None, tracer_cls=None, tracer_extras=None) SOURCE

构造一个空的图。

0.3.2 call_function(the_function, args=None, kwargs=None, type_expr=None)

call_function(the_function, args=None, kwargs=None, type_expr=None) SOURCE

在 Graph 中插入一个 call_function Node。一个 call_function 节点表示对由 the_function 指定的 Python 可调用对象的调用。

  • 参数
    • the_function (Callable[..., Any])，要调用的函数。可以是任何 PyTorch 运算符、Python 函数或 builtins 或 operator 命名空间的成员。
    • args (Optional[Tuple[Argument, ...]])，传递给被调用函数的位置参数。
    • kwargs (可选[Dict[str, Argument]])，传递给被调用函数的关键字参数
    • type_expr (可选[Any])，一个可选的类型注解，表示此节点输出的 Python 类型。
  • 返回值，新创建并插入的 call_function 节点。
  • 返回类型，节点

此方法与Graph.create_node()具有相同的插入点和类型表达式规则。

0.3.3 call_method(method_name, args=None, kwargs=None, type_expr=None)

call_method(method_name, args=None, kwargs=None, type_expr=None) SOURCE

在 Graph 中插入一个 call_method Node。一个 call_method 节点表示对 args 中第 0 个元素的给定方法的调用。

  • 参数

    • method_name (str)，要应用于 self 参数的方法名称。例如，如果 args[0] 是一个表示 Tensor 的 Node，那么要调用该 Tensor 上的 relu()，请将 relu 传递给 method_name。
    • args (可选[元组[参数, ...]])，传递给调用方法的位置参数。请注意，这应该包含一个 self 参数。
    • kwargs (可选[字典[字符串, 参数]])，传递给调用方法的关键字参数
    • type_expr (可选[Any])，一个可选的类型注解，表示此节点输出的 Python 类型。

  • 返回值，新创建并插入的 call_method 节点。

  • 返回类型，节点

此方法与Graph.create_node()具有相同的插入点和类型表达式规则。

0.3.4 call_module(module_name, args=None, kwargs=None, type_expr=None)

call_module(module_name, args=None, kwargs=None, type_expr=None) SOURCE

在 Graph 中插入一个 call_module Node。一个 call_module 节点表示对 Module 层次结构中 Module 的 forward() 函数的调用。

  • 参数

    • module_name (字符串)，要调用的 Module 层次结构中 Module 的限定名称。例如，如果跟踪的 Module 具有名为 foo 的子模块，该子模块又具有名为 bar 的子模块，则应将限定名称 foo.bar 作为 module_name 传递以调用该模块。
    • args (可选[元组[参数, ...]])，传递给调用方法的位置参数。请注意，这不应包含 self 参数。
    • kwargs (可选[字典[字符串, 参数]])，传递给调用方法的关键字参数
    • type_expr (可选[Any])，一个可选的类型注解，表示此节点输出的 Python 类型。

  • 返回值，新创建并插入的 call_module 节点。

  • 返回类型，节点

此方法与Graph.create_node()具有相同的插入点和类型表达式规则。

0.4 class torch.fx.Node(graph, name, op, target, args, kwargs, return_type=None)

class torch.fx.Node(graph, name, op, target, args, kwargs, return_type=None)SOURCE

Node 是表示 Graph 中单个操作的数据结构。在大多数情况下，节点表示对各种实体的调用点，例如运算符、方法和模块（也有一些例外，包括指定函数输入和输出的节点）。每个 Node 都具有由其 op 属性指定的函数。每个 op 值的 Node 语义如下

  • placeholder 表示函数输入。 name 属性指定此值将采用的名称。 target 同样是参数的名称。 args 包含以下内容之一：

    • 没有任何内容
    • 表示函数输入的默认参数的单个参数
      `kwargs 是无关紧要的。占位符对应于图打印输出中的函数参数（例如 x）。

  • get_attr 从模块层次结构中检索参数。 name 同样是获取结果的名称。 target 是参数在模块层次结构中的位置的完全限定名称。 args 和 kwargs 是无关紧要的。

  • call_function 将自由函数应用于某些值。 name 同样是分配给值的名称。 target 是要应用的函数。 args 和 kwargs 代表函数的参数，遵循 Python 调用约定。

  • call_module 将模块层次结构中的模块的 forward() 方法应用于给定的参数。 name 与之前相同。 target 是模块层次结构中要调用的模块的完全限定名称。 args 和 kwargs 代表调用模块的参数，不包括 self 参数。

  • call_method 在值上调用方法。 name 与之前相同。 target 是要应用于 self 参数的方法的字符串名称。 args 和 kwargs 代表调用模块的参数，包括 self 参数。

  • output 在其 args[0] 属性中包含跟踪函数的输出。 这对应于 Graph 打印中的return语句。

1 编写转换

FX 转换本质上看起来像这样的函数，

python 复制代码 
import torch
import torch.fx

def transform(m: nn.Module,
              tracer_class : type = torch.fx.Tracer) -> torch.nn.Module:
    # Step 1: Acquire a Graph representing the code in `m`

    # NOTE: torch.fx.symbolic_trace is a wrapper around a call to
    # fx.Tracer.trace and constructing a GraphModule. We'll
    # split that out in our transform to allow the caller to
    # customize tracing behavior.
    graph : torch.fx.Graph = tracer_class().trace(m)

    # Step 2: Modify this Graph or create a new one
    graph = ...

    # Step 3: Construct a Module to return
    return torch.fx.GraphModule(m, graph)

FX 转换接收一个 torch.nn.Module，从中获取一个 Graph，进行一些修改，并返回一个新的 torch.nn.Module。FX 转换返回的 torch.nn.Module 与常规 torch.nn.Module 相同，可以在另一个 FX 转换中传递它，也可以将其传递给 TorchScript，还可以运行它。确保 FX 转换的输入和输出是 torch.nn.Module 将允许可组合性。

也可以修改现有的 GraphModule 而不是创建一个新的，如下所示

python 复制代码 
import torch
import torch.fx

def transform(m : nn.Module) -> nn.Module:
    gm : torch.fx.GraphModule = torch.fx.symbolic_trace(m)

    # Modify gm.graph
    # <...>

    # Recompile the forward() method of `gm` from its Graph
    gm.recompile()

    return gm

这里必须调用 GraphModule.recompile() 以使生成的 forward() 方法与修改后的 Graph 同步。

1.1 class torch.fx.GraphModule(*args, **kwargs)

class torch.fx.GraphModule(*args, **kwargs)SOURCE

GraphModule 是从 fx.Graph 生成的 nn.Module。Graphmodule 具有 graph 属性，以及从该 graph 生成的 code 和 forward 属性。

当 graph 被重新分配时，code 和 forward 将被自动重新生成。但是，如果在不重新分配 graph 属性本身的情况下编辑 graph 的内容，则必须调用 recompile() 来更新生成的代码。

1.2 recompile()

recompile() SOURCE

  • 返回类型: Python 代码

从其 graph 属性重新编译此 GraphModule。这应该在编辑包含的 graph 后调用，否则此 GraphModule 的生成代码将过时。

2 关于图 Graph

一个 Graph 是一个数据结构，它表示 GraphModule 上的方法。这需要一些信息：

  • 方法的输入
  • 方法内部运行的操作
  • 方法的输出（即返回值）

这三个信息都用 Node 实例表示。

python 复制代码 
import torch
import torch.fx

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param = torch.nn.Parameter(torch.rand(3, 4))
        self.linear = torch.nn.Linear(4, 5)

    def forward(self, x):
        return torch.topk(torch.sum(
            self.linear(x + self.linear.weight).relu(), dim=-1), 3)

m = MyModule()
gm = torch.fx.symbolic_trace(m)

gm.graph.print_tabular()

在这里，定义了一个名为 MyModule 的模块并实例化它，对其进行符号跟踪，然后调用 Graph.print_tabular() 方法来打印一个表格，显示此 Graph 的节点。

根据这里打印出来的信息，可以知道，

  • 在 FX 中，方法输入通过特殊的 placeholder 节点指定。
  • get_attr、call_function、call_module 和 call_method 节点代表方法中的操作
  • Graph 中的返回值由一个特殊的 output 节点指定

print_tabular() SOURCE

打印表格, 以表格格式打印图的中间表示, 此 API 需要安装 tabulate 模块。

3 图操作

3.1 直接图操作

构建新的 Graph 的一种方法是直接操作旧的图。为了帮助我们做到这一点，我们可以简单地获取从符号跟踪中获得的 Graph 并对其进行修改。例如，假设我们希望用 torch.mul() 调用替换 torch.add() 调用，

python 复制代码 
import torch
import torch.fx

# Sample module
class M(torch.nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        return torch.add(x, y)

def transform(m: torch.nn.Module,
              tracer_class : type = fx.Tracer) -> torch.nn.Module:
    graph : fx.Graph = tracer_class().trace(m)
    # FX represents its Graph as an ordered list of
    # nodes, so we can iterate through them.
    for node in graph.nodes:
        # Checks if we're calling a function (i.e:
        # torch.add)
        if node.op == 'call_function':
            # The target attribute is the function
            # that call_function calls.
            if node.target == torch.add:
                node.target = torch.mul

    graph.lint() # Does some checks to make sure the
                 # Graph is well-formed.

    return fx.GraphModule(m, graph)

还可以进行更复杂的 Graph 重写，例如删除或追加节点。为了帮助进行这些转换，FX 提供了一些用于转换图的实用函数，这些函数在 class Graph中可以找到。下面是一个使用这些 API 追加 torch.relu() 调用的示例。

python 复制代码 
 # Specifies the insertion point. Any nodes added to the
# Graph within this scope will be inserted after `node`
with traced.graph.inserting_after(node):
    # Insert a new `call_function` node calling `torch.relu`
    new_node = traced.graph.call_function(
        torch.relu, args=(node,))

    # We want all places that used the value of `node` to
    # now use that value after the `relu` call we've added.
    # We use the `replace_all_uses_with` API to do this.
    node.replace_all_uses_with(new_node)
3.2 使用 replace_pattern() 进行子图重写

FX 还提供了一种基于直接图形操作的自动化级别。 replace_pattern() API 本质上是一个用于编辑 Graph 的查找/替换工具。它允许指定一个 pattern 和 replacement 函数，它将跟踪这些函数，找到 pattern 图中操作组的实例，并将这些实例替换为 replacement 图的副本。

4 代理/重新跟踪

另一种操作 Graph 的方法是重用符号跟踪中使用的 Proxy 机制。

例如，假设我们想要编写一个将 PyTorch 函数分解成更小操作的转换。它将把每个 F.relu(x) 调用转换为 (x > 0) * x。一种可能性是在 F.relu 之后执行必要的图形重写以插入比较和乘法，然后清理原始的 F.relu。但是，我们可以使用 Proxy 对象来自动将操作记录到 Graph 中，从而自动化此过程。

要使用此方法，我们将要插入的操作编写为常规 PyTorch 代码，并使用 Proxy 对象作为参数调用该代码。这些 Proxy 对象将捕获对它们执行的操作并将它们追加到 Graph 中。

python 复制代码 
# Note that this decomposition rule can be read as regular Python
def relu_decomposition(x):
    return (x > 0) * x

decomposition_rules = {}
decomposition_rules[F.relu] = relu_decomposition

def decompose(model: torch.nn.Module,
              tracer_class : type = fx.Tracer) -> torch.nn.Module:
    """
    Decompose `model` into smaller constituent operations.
    Currently,this only supports decomposing ReLU into its
    mathematical definition: (x > 0) * x
    """
    graph : fx.Graph = tracer_class().trace(model)
    new_graph = fx.Graph()
    env = {}
    tracer = torch.fx.proxy.GraphAppendingTracer(new_graph)
    for node in graph.nodes:
        if node.op == 'call_function' and node.target in decomposition_rules:
            # By wrapping the arguments with proxies,
            # we can dispatch to the appropriate
            # decomposition rule and implicitly add it
            # to the Graph by symbolically tracing it.
            proxy_args = [
                fx.Proxy(env[x.name], tracer) if isinstance(x, fx.Node) else x for x in node.args]
            output_proxy = decomposition_rules[node.target](*proxy_args)

            # Operations on `Proxy` always yield new `Proxy`s, and the
            # return value of our decomposition rule is no exception.
            # We need to extract the underlying `Node` from the `Proxy`
            # to use it in subsequent iterations of this transform.
            new_node = output_proxy.node
            env[node.name] = new_node
        else:
            # Default case: we don't have a decomposition rule for this
            # node, so just copy the node over into the new graph.
            new_node = new_graph.node_copy(node, lambda x: env[x.name])
            env[node.name] = new_node
    return fx.GraphModule(model, new_graph)

除了避免显式图形操作之外，使用 Proxy 还允许将重写规则指定为原生 Python 代码。对于需要大量重写规则的转换（例如 vmap 或 grad），这通常可以提高规则的可读性和可维护性。

注意，在调用 Proxy 时，我们还传递了一个指向基础变量 graph 的跟踪器。这样做是为了防止图形中的操作是 n 元的（例如，add 是一个二元运算符），对 Proxy 的调用不会创建图形跟踪器的多个实例，因为这会导致意外的运行时错误。建议使用这种使用 Proxy 的方法，尤其是在无法安全地假设基础运算符为一元运算符时。

5 解释器模式

在 FX 中，一个有用的代码组织模式是循环遍历 Node 在 Graph 中执行它们。这可以用于多种用途，包括对流经图的值进行运行时分析或通过使用 Proxy 进行代码重跟踪来转换代码。

例如，假设我们想要运行一个 GraphModule 并记录 torch.Tensor 在运行时看到节点上的形状和数据类型属性,

python 复制代码 
import torch
import torch.fx
from torch.fx.node import Node

from typing import Dict

class ShapeProp:
    """
    Shape propagation. This class takes a `GraphModule`.
    Then, its `propagate` method executes the `GraphModule`
    node-by-node with the given arguments. As each operation
    executes, the ShapeProp class stores away the shape and
    element type for the output values of each operation on
    the `shape` and `dtype` attributes of the operation's
    `Node`.
    """
    def __init__(self, mod):
        self.mod = mod
        self.graph = mod.graph
        self.modules = dict(self.mod.named_modules())

    def propagate(self, *args):
        args_iter = iter(args)
        env : Dict[str, Node] = {}

        def load_arg(a):
            return torch.fx.graph.map_arg(a, lambda n: env[n.name])

        def fetch_attr(target : str):
            target_atoms = target.split('.')
            attr_itr = self.mod
            for i, atom in enumerate(target_atoms):
                if not hasattr(attr_itr, atom):
                    raise RuntimeError(f"Node referenced nonexistant target {'.'.join(target_atoms[:i])}")
                attr_itr = getattr(attr_itr, atom)
            return attr_itr

        for node in self.graph.nodes:
            if node.op == 'placeholder':
                result = next(args_iter)
            elif node.op == 'get_attr':
                result = fetch_attr(node.target)
            elif node.op == 'call_function':
                result = node.target(*load_arg(node.args), **load_arg(node.kwargs))
            elif node.op == 'call_method':
                self_obj, *args = load_arg(node.args)
                kwargs = load_arg(node.kwargs)
                result = getattr(self_obj, node.target)(*args, **kwargs)
            elif node.op == 'call_module':
                result = self.modules[node.target](*load_arg(node.args), **load_arg(node.kwargs))

            # This is the only code specific to shape propagation.
            # you can delete this `if` branch and this becomes
            # a generic GraphModule interpreter.
            if isinstance(result, torch.Tensor):
                node.shape = result.shape
                node.dtype = result.dtype

            env[node.name] = result

        return load_arg(self.graph.result)

FX 的完整解释器并不复杂，但它非常有用。为了简化使用这种模式，可以使用 Interpreter 类，它以一种可以覆盖解释器执行的某些方面的方式包含了上述逻辑，方法是通过方法覆盖。

除了执行操作之外，还可以通过将 Proxy 值馈送到解释器来生成一个新的 Graph。Transformer 类包含这种模式。 Transformer 的行为类似于 Interpreter，但不是调用 run 方法从模块获取具体输出值，而是调用 Transformer.transform() 方法返回一个新的 GraphModule。

6 调试

在编写转换的过程中，代码可能并不完全正确。在这种情况下，需要进行一些调试。

关键是反向工作：

  • 首先，检查调用生成的模块的结果以证明或反驳正确性。
  • 然后，检查和调试生成的代码。
  • 最后，调试导致生成代码的转换过程。
6.1 转换编写中的常见陷阱

非确定性 set 迭代顺序。

在 Python 中，set 数据类型是无序的。例如，使用 set 来包含像 Node 这样的对象集合会导致意外的非确定性。一个例子是迭代一组 Node 以将它们插入到 Graph 中。因为 set 数据类型是无序的，所以输出程序中操作的顺序将是非确定性的，并且可以在程序调用之间发生变化。

建议的替代方法是使用 dict 数据类型，该类型是插入有序的（Python >= 3.7, cPython >= 3.6）。一个 dict 可以等效地用作一个集合，通过将要进行重复数据删除的值存储在 dict 的键中。

6.2 检查模块的正确性

由于大多数深度学习模块的输出由浮点数 torch.Tensor 实例组成，因此检查两个 torch.nn.Module 结果之间的等效性并不像简单地进行相等性检查那样简单。

python 复制代码 
import torch
import torch.fx
import torchvision.models as models

def transform(m : torch.nn.Module) -> torch.nn.Module:
    gm = torch.fx.symbolic_trace(m)

    # Imagine we're doing some transforms here
    # <...>

    gm.recompile()

    return gm

resnet18 = models.resnet18()
transformed_resnet18 = transform(resnet18)

input_image = torch.randn(5, 3, 224, 224)

assert resnet18(input_image) == transformed_resnet18(input_image)
"""
RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous
"""

在这里，尝试使用 == 等号运算符检查两个深度学习模型的值是否相等。然而，这并不明确，因为该运算符返回的是张量而不是布尔值，而且由于浮点数运算的非交换性，浮点数值的比较应该使用误差范围（或 epsilon）来进行。这里可以使用 torch.allclose() 来代替，它将提供一个近似比较，并考虑相对和绝对容差阈值。

python 复制代码 
assert torch.allclose(resnet18(input_image), transformed_resnet18(input_image))```
6.3 调试生成的代码

由于 FX 在 GraphModule 上生成 forward() 函数，因此使用传统的调试技术（如 print 语句或 pdb）并不像以前那样简单。幸运的是，有几种技术可以用来调试生成的代码。

6.3.1 PDB

调用 pdb 以进入正在运行的程序。虽然表示 Graph 的代码不在任何源文件中，但我们仍然可以使用 pdb 在调用前向传递时手动进入它。

6.3.2 打印生成的代码

如果想要多次运行相同的代码，那么使用 pdb 一步步调试到正确的代码可能会很繁琐。在这种情况下，一种方法是简单地将生成的 forward 代码复制粘贴到代码中，然后从那里进行检查。

python 复制代码 
# Assume that `traced` is a GraphModule that has undergone some
# number of transforms

# Copy this code for later
print(traced)
# Print the code generated from symbolic tracing. This outputs:
"""
def forward(self, y):
    x = self.x
    add_1 = x + y;  x = y = None
    return add_1
"""

# Subclass the original Module
class SubclassM(M):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    # Paste the generated `forward` function (the one we printed and
    # copied above) here
    def forward(self, y):
        x = self.x
        add_1 = x + y;  x = y = None
        return add_1

# Create an instance of the original, untraced Module. Then, create an
# instance of the Module with the copied `forward` function. We can
# now compare the output of both the original and the traced version.
pre_trace = M()
post_trace = SubclassM()
6.3.3 使用 GraphModule 中的 to_folder 函数

GraphModule.to_folder() 是 GraphModule 中的一个方法，它允许您将生成的 FX 代码转储到一个文件夹中。虽然将 forward 代码复制到代码中通常就足够了，但使用 to_folder 检查模块和参数可能更容易。

python 复制代码 
m = symbolic_trace(M())
m.to_folder("foo", "Bar")
from foo import Bar
y = Bar()

运行上面的代码后，可以查看 foo/module.py 中的代码，并根据需要进行修改（例如，添加 print 语句或使用 pdb）来调试生成的代码。

6.4 调试转换

现在，我们已经可以确定转换生成的代码是否正确了，是时候调试转换本身了。一旦我们验证了追踪按预期工作，目标就变成了弄清楚我们的 GraphModule 转换过程中出了什么问题。有几种方法可以检查我们追踪的模块。

python 复制代码 
# Sample Module
class M(torch.nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        return x + y

# Create an instance of `M`
m = M()

# Symbolically trace an instance of `M` (returns a GraphModule). In
# this example, we'll only be discussing how to inspect a
# GraphModule, so we aren't showing any sample transforms for the
# sake of brevity.
traced = symbolic_trace(m)

# Print the code produced by tracing the module.
print(traced)
# The generated `forward` function is:
"""
def forward(self, x, y):
    add = x + y;  x = y = None
    return add
"""

# Print the internal Graph.
print(traced.graph)
# This print-out returns:
"""
graph():
    %x : [num_users=1] = placeholder[target=x]
    %y : [num_users=1] = placeholder[target=y]
    %add : [num_users=1] = call_function[target=operator.add](args = (%x, %y), kwargs = {})
    return add
"""

# Print a tabular representation of the internal Graph.
traced.graph.print_tabular()
# This gives us:
"""
opcode         name    target                   args    kwargs
-------------  ------  -----------------------  ------  --------
placeholder    x       x                        ()      {}
placeholder    y       y                        ()      {}
call_function  add     <built-in function add>  (x, y)  {}
output         output  output                   (add,)  {}
"""

使用上面的实用函数，我们可以比较我们在应用转换之前和之后追踪的模块。有时，简单的视觉比较足以追踪到错误。如果仍然不清楚出了什么问题，就需要借助 PDB 来调试查找问题了。

参考上面的例子，考虑以下代码，

python 复制代码 
# Sample user-defined function
def transform_graph(module: torch.nn.Module, tracer_class : type = fx.Tracer) -> torch.nn.Module:
    # Get the Graph from our traced Module
    g = tracer_class().trace(module)

    """
    Transformations on `g` go here
    """

    return fx.GraphModule(module, g)

# Transform the Graph
transformed = transform_graph(traced)

# Print the new code after our transforms. Check to see if it was
# what we expected
print(transformed)

使用上面的例子，假设对print(traced) 的调用显示我们的转换中存在错误。我们可以使用调试器找出问题所在。启动一个 pdb 会话，可以通过在 transform_graph(traced) 上断点，然后单步执行对 transform_graph(traced) 的调用来查看转换期间发生了什么。也可以通过编辑print_tabular方法来打印图中节点的不同属性。

7 符号跟踪的局限性

FX 使用一个 符号跟踪 系统（也称为 符号执行）来捕获程序语义的可转换/可分析形式。该系统是 跟踪 的，因为它执行程序（实际上是一个 torch.nn.Module 或函数）来记录操作。同时它也是 符号 的，因为在执行过程中流经程序的数据不是真实数据，而是符号（在 FX 中称为 Proxy）。虽然符号跟踪适用于大多数神经网络代码，但它也有一些局限性。

7.1 动态控制流

符号追踪的主要限制是它目前不支持动态控制流。也就是说，循环或if语句，其条件可能取决于程序的输入值。

python 复制代码 
def func_to_trace(x):
    if x.sum() > 0:
        return torch.relu(x)
    else:
        return torch.neg(x)

traced = torch.fx.symbolic_trace(func_to_trace)
"""
  <...>
  File "dyn.py", line 6, in func_to_trace
    if x.sum() > 0:
  File "pytorch/torch/fx/proxy.py", line 155, in __bool__
    return self.tracer.to_bool(self)
  File "pytorch/torch/fx/proxy.py", line 85, in to_bool
    raise TraceError('symbolically traced variables cannot be used as inputs to control flow')
torch.fx.proxy.TraceError: symbolically traced variables cannot be used as inputs to control flow
"""
7.2 静态控制流

所谓的静态控制流是支持的。静态控制流是循环或if语句，其值在调用之间不会改变。通常，在 PyTorch 程序中，这种控制流是针对根据超参数做出模型架构决策的代码而产生的。

python 复制代码 
import torch
import torch.fx

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self, do_activation : bool = False):
        super().__init__()
        self.do_activation = do_activation
        self.linear = torch.nn.Linear(512, 512)

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        # This if-statement is so-called static control flow.
        # Its condition does not depend on any input values
        if self.do_activation:
            x = torch.relu(x)
        return x

without_activation = MyModule(do_activation=False)
with_activation = MyModule(do_activation=True)

traced_without_activation = torch.fx.symbolic_trace(without_activation)
print(traced_without_activation.code)
"""
def forward(self, x):
    linear_1 = self.linear(x);  x = None
    return linear_1
"""

traced_with_activation = torch.fx.symbolic_trace(with_activation)
print(traced_with_activation.code)
"""
import torch
def forward(self, x):
    linear_1 = self.linear(x);  x = None
    relu_1 = torch.relu(linear_1);  linear_1 = None
    return relu_1
"""

if 语句if self.do_activation不依赖于任何函数输入，因此它是静态的。do_activation可以被认为是一个超参数，并且具有不同参数值的MyModule的不同实例的跟踪具有不同的代码。这是一个有效的模式，符号追踪支持。

许多动态控制流的实例在语义上是静态控制流。这些实例可以通过消除对输入值的依赖关系来支持符号追踪，例如，将值移动到Module属性，或在符号追踪期间将具体值绑定到参数。

python 复制代码 
def f(x, flag):
    if flag: return x
    else: return x*2

fx.symbolic_trace(f) # Fails!

fx.symbolic_trace(f, concrete_args={'flag': True})

在真正动态控制流的情况下，包含此代码的程序部分可以被追踪为对方法的调用或函数，而不是通过它们进行追踪。

8 其他

8.1 非-torch 函数

FX 使用__torch_function__作为其拦截调用的机制。某些函数，例如内置 Python 函数或 math 模块中的函数，不受 __torch_function__涵盖，但我们仍然希望在符号跟踪中捕获它们。例如

python 复制代码 
import torch
import torch.fx
from math import sqrt

def normalize(x):
    """
    Normalize `x` by the size of the batch dimension
    """
    return x / sqrt(len(x))

# It's valid Python code
normalize(torch.rand(3, 4))

traced = torch.fx.symbolic_trace(normalize)
"""
  <...>
  File "sqrt.py", line 9, in normalize
    return x / sqrt(len(x))
  File "pytorch/torch/fx/proxy.py", line 161, in __len__
    raise RuntimeError("'len' is not supported in symbolic tracing by default. If you want "
RuntimeError: 'len' is not supported in symbolic tracing by default. If you want this call to be recorded, please call torch.fx.wrap('len') at module scope
"""

错误信息很清楚，内置函数 len 不受支持。我们可以使用 wrap() API 使此类函数在跟踪中作为直接调用被记录下来。

python 复制代码 
torch.fx.wrap('len')
torch.fx.wrap('sqrt')

traced = torch.fx.symbolic_trace(normalize)

print(traced.code)
"""
import math
def forward(self, x):
    len_1 = len(x)
    sqrt_1 = math.sqrt(len_1);  len_1 = None
    truediv = x / sqrt_1;  x = sqrt_1 = None
    return truediv
"""
8.2 使用 Tracer 类自定义跟踪

Tracer 类是 symbolic_trace 实现的基础类。可以通过子类化 Tracer 来自定义跟踪的行为，如下所示

python 复制代码 
class MyCustomTracer(torch.fx.Tracer):
    # Inside here you can override various methods
    # to customize tracing. See the `Tracer` API
    # reference
    pass


# Let's use this custom tracer to trace through this module
class MyModule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return torch.relu(x) + torch.ones(3, 4)

mod = MyModule()

traced_graph = MyCustomTracer().trace(mod)
# trace() returns a Graph. Let's wrap it up in a
# GraphModule to make it runnable
traced = torch.fx.GraphModule(mod, traced_graph)
8.2.1 叶模块

叶模块是在符号跟踪中显示为调用而不是被跟踪的模块。默认的叶模块集是标准 torch.nn 模块实例集。例如

python 复制代码 
class MySpecialSubmodule(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return torch.neg(x)

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(3, 4)
        self.submod = MySpecialSubmodule()

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

traced = torch.fx.symbolic_trace(MyModule())
print(traced.code)
# `linear` is preserved as a call, yet `submod` is traced though.
# This is because the default set of "Leaf Modules" includes all
# standard `torch.nn` modules.
"""
import torch
def forward(self, x):
    linear_1 = self.linear(x);  x = None
    neg_1 = torch.neg(linear_1);  linear_1 = None
    return neg_1
"""

可以通过覆盖 Tracer.is_leaf_module() 来自定义叶模块集。

8.3 注意事项

  • 张量构造函数（例如 torch.zeros、torch.ones、torch.rand、torch.randn、torch.sparse_coo_tensor）目前不可跟踪。

    • 确定性构造函数（zeros，ones）可以使用，它们产生的值将作为常量嵌入到跟踪中。只有当这些构造函数的参数引用动态输入大小时，这才会出现问题。在这种情况下，ones_like 或 zeros_like 可能是一个可行的替代方案。

    • 非确定性构造函数（rand，randn）将在跟踪中嵌入单个随机值。这可能不是预期的行为。一种解决方法是将 torch.randn 包裹在一个 torch.fx.wrap 函数中，并调用该函数。

      python 复制代码 
      @torch.fx.wrap
def torch_randn(x, shape):
    return torch.randn(shape)

def f(x):
    return x + torch_randn(x, 5)
fx.symbolic_trace(f)

  • 类型注释

    • 支持 Python 3 风格的类型注释（例如 func(x : torch.Tensor, y : int) -> torch.Tensor），并且符号跟踪将保留它们
    • 目前不支持 Python 2 风格的注释类型注释 # type: (torch.Tensor, int) -> torch.Tensor。
    • 目前不支持函数内局部名称的注释。

  • 关于 training 标志和子模块的注意事项

    • 当使用诸如 torch.nn.functional.dropout 之类的函数时，训练参数通常作为 self.training 传入。在 FX 跟踪期间，这很可能被烘焙为一个常量值。

      python 复制代码 
      import torch
import torch.fx

class DropoutRepro(torch.nn.Module):
  def forward(self, x):
    return torch.nn.functional.dropout(x, training=self.training)


traced = torch.fx.symbolic_trace(DropoutRepro())
print(traced.code)
"""
def forward(self, x):
  dropout = torch.nn.functional.dropout(x, p = 0.5, training = True, inplace = False);  x = None
  return dropout
"""

traced.eval()

x = torch.randn(5, 3)
torch.testing.assert_close(traced(x), x)
"""
AssertionError: Tensor-likes are not close!

Mismatched elements: 15 / 15 (100.0%)
Greatest absolute difference: 1.6207983493804932 at index (0, 2) (up to 1e-05 allowed)
Greatest relative difference: 1.0 at index (0, 0) (up to 0.0001 allowed)
"""

    • 但是，当使用标准 nn.Dropout() 子模块时，训练标志被封装，并且由于 nn.Module 对象模型的保留，可以更改。

      python 复制代码 
      class DropoutRepro2(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.drop = torch.nn.Dropout()

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

traced = torch.fx.symbolic_trace(DropoutRepro2())
print(traced.code)
"""
def forward(self, x):
  drop = self.drop(x);  x = None
  return drop
"""

traced.eval()

x = torch.randn(5, 3)
torch.testing.assert_close(traced(x), x)

    • 由于这种差异，可以考虑将与 training 标志动态交互的模块标记为叶模块。

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