pytorch中的钩子（Hook）有何作用？

最新推荐文章于 2024-07-29 20:49:15 发布
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分类专栏： pytorch
原文链接：https://www.zhihu.com/question/61044004
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博客聚焦于探讨PyTorch中钩子（Hook）的作用，钩子在PyTorch信息技术领域有其独特功能，能辅助开发者在模型运行过程中获取特定信息等。

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Pytorch 钩子函数hook的使用
@bangbang的博客
03-18 868
PyTorch会自动舍弃图计算的中间结果，所以想要获取这些数值就需要使用hook函数。（1）因为模块可以是多输入的，所以输入是tuple型的，需要先提取其中的。（remove），以避免每次都运行钩子增加运行负载。的值（不能返回，本地修改也无效），修改时最好用。用来导出指定张量的梯度，或修改这个梯度值。输出是Tensor型的可直接用。（2）导出后不要放到显存上,很。的梯度（即只能返回gin），用来导出指定子模块（可以是。，但只可修改输出，常用来。用来导出指定子模块的。输出张量梯度不可修改。
PyTorch中hook（钩子）的使用
weixin_42756682的博客
11-21 3263
参考链接1 参考链接2
pytorch中的hook
qq_38992914的博客
11-18 445
pytorch中的hook 为了方便，我都是用单输入单输出的结构来测试的。 pytorch提供三种hook，一种用来看tensor的grad，一种用来看一个层的输入输出，还有一种用来看一个层输入输出的梯度。 所有的hook函数，都需要定义一个function供它使用。 tensor.register_hook(function)是最好理解的，能够获取的就是这个tensor的梯度。它需要的funct...
PyTorch中hook作用
qq_34009929的博客
12-05 201
https://www.zhihu.com/question/61044004?sort=created
pytorch笔记：pytorch中的钩子（Hook）有何作用？
Activewaste
11-04 7937
引言： 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/61044004/answer/183682138 来源：知乎 问： 这个hook设计初衷是啥，一般在什么场景下应用？ 答： 首先明确一点，有哪些hook？我看到的有3个： torch.autograd.Variable.register_hook (Python method, in Automatic...
pytorch中的hook机制
qq_42138662的博客
01-08 1745
一.hook的作用 由于pytorch中,训练产生的中间变量会在训练结束后被释放掉,因此想要将这些变量保存下来,需要用到hook函数,hook可以理解为一个外挂函数,挂载在原有函数上. 二.针对tensor的hook 这个用于保存反向传播时候的梯度 flag = 1 if flag: #定义网络 w = torch.tensor([1.], requires_grad=True) x = torch.tensor([2.], requires_grad=True) a = t
Pytorch系列：hook()函数
weixin_42075898的博客
12-15 1960
1.为什么要使用hook()函数 Pytorch在进行完一次反向传播后，出于节省内存的考虑，只会存储叶子节点的梯度信息，并不会存储中间变量的梯度信息。然而有些时候我们又不得不使用中间变量的梯度信息完成某些工作，这时候hook()函数就可以派上用场啦 hook()函数翻译成中文叫做钩子函数，这非常形象：我们的主任务是反向传播更新梯度，而钩子函数就是挂在主任务上的辅任务 主要有四种钩子函数：①tor...
Pytorch的hook函数
莫比的博客
03-28 1737
勾子函数可以在不修改源代码的情况下实现功能的注入实现过程需要重写对应的勾子函数，需要注意执行的顺序以及参数的含义：在forward函数之后执行，输入参数为input和output，其中input是forward函数之前的输入，output是forwad函数之后的输入。这个勾子函数一般用于可视化特征图：在执行backward之时执行，backward到哪一个层就执行哪一个层的勾子函数，需要注意的是，输入参数分别为当前层的梯度输入和梯度输出，也即grad_input。
pytorch hook机制
qq_35985044的博客
11-05 945
为了更深入地理解神经网络模型，有时候我们需要观察它训练得到的卷积核、特征图或者梯度等信息，这在CNN可视化研究中经常用到。其中，卷积核最易获取，将模型参数保存即可得到；特征图是中间变量，所对应的图像处理完即会被系统清除，否则将严重占用内存；梯度跟特征图类似，除了叶子结点外，其它中间变量的梯度都被会内存释放，因而不能直接获取。最容易想到的获取方法就是改变模型结构，在forward的最后不但返回模型的预测输出，还返回所需要的特征图等信息。
pytorch中正向传播和反向传播的钩子Hook
m0_57781768的博客
11-27 239
最近在可视化特征图时遇到了钩子的问题，这里记录学习一下相关知识~在某些情况下，我们需要对深度学习模型的前向计算和反向传播的行为做一定的修改。比如，我们想要观察深度学习模型的某一层中出现的异常值(NaN或者Inf)，找出这些异常值的来源，或者想要对模块输出的张量做一定的修改。在这种情况下，可以通过在模块中引入钩子Hook来动态修改模块的行为。
torch进阶(3)--hook的作用
zyczjx的博客
09-26 483
hook的作用
torch的hook钩子函数使用
qq_41920323的博客
07-29 310
本文主要介绍了如何利用torch的hook函数，获取模型的网络特征层。
pytorch中的钩子Hook）作用
qq_33487573的博客
06-14 294
pytorch对于中间变量，一旦它们完成了自身反传的使命，就会被释放掉。 因此，hook就派上用场了。简而言之，register_hook的作用是，当反传时，除了完成原有的反传，额外多完成一些任务。你可以定义一个中间变量的hook，将它的grad值打印出来，当然你也可以定义一个全局列表，将每次的grad值添加到里面去。 至于register_forward_hook和register_backward_hook的用法和这个大同小异。只不过对象从Variable改成了你自己定义的nn.Modu...
pytorch中的钩子（Hook）有何作用 和 查看模型中间结果
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机器学习的小学生
04-19 1万+
#coding=UTF-8 import torch import caffe from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from torch.autograd import Variable # caffemodel. # model.pkl import torchvision.mod...
pytorch hook （钩子）函数用法
qq_43799400的博客
08-03 1600
钩子编程（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术。处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。 Hook 是 PyTorch 中一个十分有用的特性。利用它，我们可以不必改变网络输入输出的结构，方便地获取、改变网络中间层变量的值和梯度。这个功能被广泛用于可视化神经网络中间层的 feature、gradient，从而诊断神经网络中可能出现的问题，分析网络有效性。 关
PyTorch的hook函数（register_hook、register_forward_hook、register_backward_hook、register_forward_pre_hook）
Le0v1n 的博客
10-16 4985
1. register_hook 2. register_forward_hook 3. register_backward_hook 4. register_forward_pre_hook
Pytorch中的Hook（常用于网络特征可视化等）
lyz21的博客
02-01 2506
Pytorch中的Hook 使用Hook函数获取网络中间变量. Hook函数机制是不改变函数主体，实现额外功能，像一个挂件，挂钩。正是因为PyTorch计算图动态图的机制，所以才会有Hook函数。在动态图机制的运算，当运算结束后，一些中间变量就会被释放掉，例如，特征图，非leaf节点的梯度。但是有时候，我们需要这些中间变量，所以就出现了Hook函数。 torch提供了四种hook方法，分别用于 获取各个参数的梯度值。tensor.register_hook(hook) 获取各个层前向传播的输入输出值。Mo
pytorch利用hook【钩子】获取torch网络每层结构【附代码】
z240626191s的博客
09-26 1875
写本文的目的是为了方便在剪枝中或其他应用中获取网络结构，如何有效的利用hook获取每层的结构来判断是否可以剪枝。 要对网络进行trace，或者获取网络结构，需要知道“grad_fn”。我们知道在pytorch中导数对应的关键词为“grad”。对一个变量我们可以设置requires_grad为True或者False来设置该变量是否求偏导。
Pytorch中的hook函数
斯人若彩虹，遇上方知有！
08-31 3297
一、Hook函数概念 Hook 是 PyTorch 中一个十分有用的特性。利用它，我们可以不必改变网络输入输出的结构，方便地获取、改变网络中间层变量的值和梯度。这个功能被广泛用于可视化神经网络中间层的 feature、gradient，从而诊断神经网络中可能出现的问题，分析网络有效性。 Hook函数机制：不改变主体，实现额外的功能，像一个挂件一样； 参考:知乎大佬的讲解 主要分为： Hook for Tensors：针对 Tensor 的 hook Hook for Modules：针对例如..
pytorch中的钩子
最新发布
12-31
### PyTorch 钩子的功能与应用 #### 定义与作用范围 钩子是在特定事件发生时触发执行自定义代码的一种机制。PyTorch中的钩子主要用于监控和修改张量计算图上的操作，允许开发者访问并处理网络内部的数据流。 - **前向传播钩子**：可以在模块接收输入之前或之后运行指定的回调函数[^1]。 - **反向传播钩子**：当完成一次损失相对于参数的梯度计算后调用，适用于获取中间层梯度信息[^3]。 #### 实现细节 ##### 注册前向传播钩子 为了监听某一层的输入输出，可以通过`register_forward_hook()`方法来设置相应的钩子： ```python def forward_hook(module, input, output): print(f"Layer Input: {input}") print(f"Layer Output: {output}") layer = model.features[10] # 假设这是目标卷积层 handle = layer.register_forward_hook(forward_hook) ``` 这段代码会在每次该层参与正向传递过程中打印其接收到的实际输入以及产生的输出。 ##### 注册反向传播钩子 对于想要捕捉训练期间各层梯度变化的情况，则应采用如下方式注册反向传播后的钩子： ```python def backward_hook(module, grad_input, grad_output): print(f"Gradient w.r.t. inputs: {grad_input}") print(f"Gradients of outputs: {grad_output}") backward_handle = layer.register_full_backward_hook(backward_hook) ``` 这里选择了更为现代稳定的API——`register_full_backward_hook()`,它能够兼容更多类型的张量作为返回值。 #### 应用实例 利用这些工具可以方便地实现诸如Grad-CAM这样的解释性技术，通过对选定特征映射施加注意力权重从而高亮显示图像分类决策的关键区域；也可以用来做全局性的预处理工作，在整个模型范围内统一调整输入数据特性[^2]。
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