画像生成モデル(Diffusion model)をONNXに変換する際、モデル内のxFormersが原因でエラーが起きたので、解決方法を残します。

ONNXとは

ONNXは、TensorFlowやPyTorchの様々な機械学習フレームワーク間で、モデルを相互運用可能にするためのオープンフォーマットです。
詳細な説明は、以下を含めた他記事を参考にしてください。

xFormersとは

xFormersは、Transformersの研究と応用を加速することを目的に開発されたPyTorchベースのライブラリです。例えば、Stable Diffusionを用いた画像生成において、高速化やVRAM使用量の削減のために使われています。

エラーの原因

今回発生したエラーの原因は、xFormersのMemory-efficient attentionでした。そこで、調査のために、memory_efficient_attentionのみのモデルを対象として、ONNXへの変換を試みます。
実行環境は以下の通りです。

Python 3.10.12
CUDA 12.1
Pytorch 2.5.1
onnx 1.17.0

xformers_attention.py

import torch
import torch.nn as nn
from xformers.ops import memory_efficient_attention
torch.manual_seed(42)

class XformersAttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, dropout_p=0.0):
        super(XformersAttentionModel, self).__init__()
        self.dropout_p = dropout_p

    def forward(self, query, key, value, attn_bias=None):
        output = memory_efficient_attention(
            query, key, value, 
            attn_bias=attn_bias,
            p=self.dropout_p
        )
        return output

if __name__ == "__main__":
    # モデルインスタンス
    model_xformers = XformersAttentionModel().cuda()

    # ダミー入力
    dummy_query = torch.randn(1, 8, 128, 64, device="cuda")
    dummy_key = torch.randn(1, 8, 128, 64, device="cuda")
    dummy_value = torch.randn(1, 8, 128, 64, device="cuda")

    # ONNXモデルに出力
    torch.onnx.export(
        model_xformers,
        (dummy_query, dummy_key, dummy_value),
        "model_xformers.onnx",
        opset_version=17,
        input_names=["query", "key", "value"],
        output_names=["output"],
    )

...
RuntimeError: Found an unsupported argument type c10::SymInt in the JIT tracer. File a bug report.

やはりできません。こちらのissueでもあるように、基本的にxFormersはONNXをサポートしていないようです。

一方、xFormersのドキュメントでは、memory_efficient_attentionをスクラッチで書く方法が記載されていました。これを使えば、ONNXに変換できるかもしれません。

スクラッチで書く

実際に書きましょう。クラス以外は先ほどのコードとほぼ同じです。

equivalent_attention.py

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
torch.manual_seed(42)

class EquivalentAttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, dropout_p=0.0):
        super(EquivalentAttentionModel, self).__init__()
        self.dropout_p = dropout_p

    def forward(self, query, key, value, attn_bias=None):
        scale = 1.0 / query.shape[-1] ** 0.5
        query = query * scale
        query = query.transpose(1, 2)
        key = key.transpose(1, 2)
        value = value.transpose(1, 2)
        attn = query @ key.transpose(-2, -1)
        if attn_bias is not None:
            attn = attn + attn_bias
        attn = attn.softmax(-1)
        attn = F.dropout(attn, self.dropout_p)
        output = attn @ value
        return output.transpose(1, 2)

if __name__ == "__main__":
    # モデルインスタンス
    model_equivalent = EquivalentAttentionModel().cuda()

    # ダミー入力
    dummy_query = torch.randn(1, 8, 128, 64, device="cuda")
    dummy_key = torch.randn(1, 8, 128, 64, device="cuda")
    dummy_value = torch.randn(1, 8, 128, 64, device="cuda")

    # ONNXモデルに出力
    torch.onnx.export(
        model_equivalent,
        (dummy_query, dummy_key, dummy_value),
        "model_equivalent.onnx",
        opset_version=17,
        input_names=["query", "key", "value"],
        output_names=["output"],
    )

すると、無事にONNXに変換できました。Netronで確認します。

精度の検証

スクラッチで書いたことによって、どの程度精度に影響が出るか確認します。
xformersを使ったモデルとONNXモデルそれぞれに対して、同じ入力を与えて、出力の差の最大値を表示します。

diff_val.py

import numpy as np
import torch
import onnxruntime
from xformers_attention import XformersAttentionModel
torch.manual_seed(42)

model_xformers = XformersAttentionModel().cuda()
sess = onnxruntime.InferenceSession("model_equivalent.onnx")

# ダミー入力
dummy_query = torch.rand(1, 8, 128, 64, device="cuda")
dummy_key = torch.rand(1, 8, 128, 64, device="cuda")
dummy_value = torch.rand(1, 8, 128, 64, device="cuda")

# 出力を計算
output_xformers = model_xformers(dummy_query, dummy_key, dummy_value)
output_onnx = sess.run(
    None,
    {
        "query": dummy_query.cpu().numpy(),
        "key": dummy_key.cpu().numpy(),
        "value": dummy_value.cpu().numpy(),
    },
)[0]

# 差分を表示
diff = output_xformers.cpu().numpy() - output_onnx
max_difference = np.abs(diff).max()
print("Max difference:", max_difference)

Max difference: 2.9802322e-07

差は最大でも10の-7乗オーダーなので、ほぼ気にしなくていいでしょう。

おわりに

今回のコードは以下にまとめてあります。

また、本記事を書くにあたり、以下の記事を参考にさせていただきました。

おまけ

xFormersを使ったモデル(GPU)
xFormersをスクラッチに書き換えたモデル(GPU)
ONNXモデル(CPU)

で実行速度を比較しました。

diff_time.py

import time
import torch
import onnxruntime
from xformers_attention import XformersAttentionModel
from equivalent_attention import EquivalentAttentionModel
torch.manual_seed(42)

model_xformers = XformersAttentionModel().cuda()
model_equivalent = EquivalentAttentionModel().cuda()
sess = onnxruntime.InferenceSession("model_equivalent.onnx")

# 計測用のイベント
start_event_xformers = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end_event_xformers = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
start_event_equivalent = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end_event_equivalent = torch.cuda.Event(enable_timing=True)

# ダミー入力
dummy_query = torch.rand(1, 8, 128, 64, device="cuda")
dummy_key = torch.rand(1, 8, 128, 64, device="cuda")
dummy_value = torch.rand(1, 8, 128, 64, device="cuda")

# Xformersモデルの計算時間を測定
start_event_xformers.record()
output_xformers = model_xformers(dummy_query, dummy_key, dummy_value)
end_event_xformers.record()
torch.cuda.synchronize()

# Equivalentモデルの計算時間を測定
start_event_equivalent.record()
output_equivalent = model_equivalent(dummy_query, dummy_key, dummy_value)
end_event_equivalent.record()
torch.cuda.synchronize()

# ONNXモデルの計算時間を測定
start = time.time()
output_onnx = sess.run(
    None,
    {
        "query": dummy_query.cpu().numpy(),
        "key": dummy_key.cpu().numpy(),
        "value": dummy_value.cpu().numpy(),
    },
)[0]
end = time.time()

# 計算時間を取得
time_xformers = start_event_xformers.elapsed_time(end_event_xformers)
time_equivalent = start_event_equivalent.elapsed_time(end_event_equivalent)
time_onnx = (end - start) * 1000

# 計算時間の差を表示
print("Xformers Model Time (ms):", time_xformers)
print("Equivalent Model Time (ms):", time_equivalent)
print("ONNX Model Time (ms):", time_onnx)

Xformers Model Time (ms): 0.5304319858551025
Equivalent Model Time (ms): 713.9911499023438
ONNX Model Time (ms): 1.3279914855957031

ONNXがいい速さしてます。まあ元のモデルがAttention一つだけなので、比較になるのかは怪しいですが...
あと、スクラッチにするとこんなにも遅くなるんですね。