PyTorch 第十六彈 hook技術

由於pytorch會自動捨棄圖計算的中間結果，所以想要獲取這些數值就需要使用鉤子函式。

鉤子函式包括variable的鉤子和nn.module鉤子，用法相似。

import torch

from torch.autograd import variable
grad_list = 
def print_grad(grad):
x = variable(torch.randn(2, 1), requires_grad=true)
y = x+2
z = torch.mean(torch.pow(y, 2))
lr = 1e-3
y.register_hook(print_grad)
z.backward()
x.data -= lr*x.grad.data
print(grad_list)

[variable containing:

1.5653
3.5175
[torch.floattensor of size 2x1]
]

每次前向傳播執行結束後會執行鉤子函式（hook）。前向傳播的鉤子函式具有如下形式：hook(module, input, output) -> none，而反向傳播則具有如下形式：hook(module, grad_input, grad_output) -> tensor or none。

model = vgg()

features = t.tensor() def hook(module, input, output): '''把這層的輸出拷貝到features中''' features.copy_(output.data) handle = model.layer8.register_forward_hook(hook) _ = model(input) # 用完hook後刪除 handle.remove()

import torch as t

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as f
class lenet(nn.module):
def __init__(self):
super(lenet,self).__init__()
self.conv1 = nn.conv2d(1, 6, 5)
self.conv2 = nn.conv2d(6,16,5)
self.fc1 = nn.linear(16*5*5,120)
self.fc2 = nn.linear(120,84)
self.fc3 = nn.linear(84,10)
def forward(self,x):
x = f.max_pool2d(f.relu(self.conv1(x)),(2,2))
x = f.max_pool2d(f.relu(self.conv2(x)),2)
x = x.view(x.size()[0], -1)
x = f.relu(self.fc1(x))
x = f.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x

先模擬一下單次的向前傳播，

net = lenet()

img = t.autograd.variable((t.arange(32*32*1).view(1,1,32,32)))
net(img)

variable containing:

columns 0 to 7 
27.6373 -13.4590 23.0988 -16.4491 -8.8454 -15.6934 -4.8512 1.3490
columns 8 to 9 
3.7801 -15.9396
[torch.floattensor of size 1x10]

def hook(module, inputdata, output):

'''把這層的輸出拷貝到features中'''
print(output.data)
handle = net.conv2.register_forward_hook(hook)
net(img)
# 用完hook後刪除
handle.remove()

[torch.floattensor of size 1x16x10x10]

import torch

from torch import nn
import torch.functional as f
from torch.autograd import variable
def for_hook(module, input, output):
print(module)
for val in input:
print("input val:",val)
for out_val in output:
print("output val:", out_val)
class model(nn.module):
def __init__(self):
super(model, self).__init__()
def forward(self, x):
return x+1
model = model()
x = variable(torch.floattensor([1]), requires_grad=true)
handle = model.register_forward_hook(for_hook)
print(model(x))
handle.remove()

可見對於目標層，其輸入輸出都可以獲取到，

model(

)input val: variable containing:
1[torch.floattensor of size 1]
output val: variable containing:
2[torch.floattensor of size 1]
variable containing:
2[torch.floattensor of size 1]

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