Pytorch 分析反向梯度檢查網路

當訓練時loss下降效果不理想或自定義損失函式時，需要檢查反向回傳梯度是否正常，網路權重是否在更新。

參考pytorch 列印網路回傳梯度，在loss.backward()後，取出網路各層屬性，並分析權重及其梯度資訊。

for name, weight in net.named_parameters():

# print("weight:", weight) # 列印權重，看是否在變化
if weight.requires_grad:
# print("weight:", weight.grad) # 列印梯度，看是否丟失
# 直接列印梯度會出現太多輸出，可以選擇列印梯度的均值、極值，但如果梯度為none會報錯
print
("weight.grad:"
, weight.grad.mean(
), weight.grad.
min(
), weight.grad.
max(
))

這個問題在pytorch的論壇上有人提問過，開發者說是因為當初開發時設計的是，對於中間變數，一旦它們完成了自身反傳的使命，就會被釋放掉。

# 方法一

defprint_grad
(grad)
:print
(grad)
deftran()
:...
# 對於中間變數 y
y.register_hook(print_grad)
loss.backward().
..# 方法二，適用於python3
y.register_hook(
lambda grad:
print
(grad)
)

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