PyTorch查看Sequential中tensor维度的方法

最新推荐文章于 2025-07-13 18:25:58 发布
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文章标签： 人工智能 python c/c++
原文链接：http://www.cnblogs.com/ocean1100/articles/9434473.html
本文介绍了如何在PyTorch中定义并使用回调函数（Hook）来观察神经网络中特定层的输入输出特征。通过注册前向传播Hook，可以在训练过程中获取到指定层的数据形状，便于进一步分析和调试。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

需要定义一个回调函数：

def get_features_hook(self, input, output):
    print("hook", output.data.cpu().numpy().shape)

然后对需要查看的层注册钩子：

handle = self.model.fc_loc[2].register_forward_hook(get_features_hook)

在查看完后移除钩子：

handle.remove()

转载于:https://www.cnblogs.com/ocean1100/articles/9434473.html

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