反向传播钩子 在反向传播后执行自定义代码,用于捕获梯度信息 register_backward_hook 适用于梯度分析、调试等场景 前向传播预钩子 在前向传播前执行自定义代码,可用于修改输入数据 register_forward_pre_hook 较少使用,但可用于特定场景下的输入调整 反向传播预钩子 在反向传播前执行自定义代码,可用于修改梯度 - PyTor...
fc1.register_forward_pre_hook(prune_first_layer) # 进行前向传递 output = net(torch.randn(1, 784)) # 移除钩子函数 handle.remove() 在上面的示例中,我们首先创建了一个包含三个全连接层的神经网络,并将钩子函数与第一个全连接层关联起来。然后,我们进行前向传递,并在完成后移除钩子函数。在前向传递...
self._forward_hooks = OrderedDict() 注册钩子的register函数。 每个hook对应一个RemovableHandle对象,以其id作为键注册到hook字典中,利用其remove函数实现移除。 defregister_forward_hook(self, hook:Union[Callable[[T,Tuple[Any, ...],Any],Optional[Any]],Callable[[T,Tuple[Any, ...],Dict[str,Any],An...
最后,使用pytorch的_forward_pre_hooks会在每次forward之前应用这个pruning操作,需要指出的是当module被裁剪之后,它的每一个paramter都需要一个forward_pre_hooks来标识将被裁剪。当前我们只进行了conv1模块的weight裁剪,所以以下命令将只能看到一个hook。 print(module._forward_pre_hooks) 输出结果: OrderedDict([(0, ...
个人理解:register_forward_hook(hook) 作用就是(假设想要conv2层),那么就是根据 model(该层),该层input,该层output,可以将 output获取。 register_forward_hook(hook) 最大的作用也就是当训练好某个model,想要展示某一层对最终目标的影响效果。 例子:【借鉴参考文献4】 ...
1-2 torch.nn.Module.register_forward_hook(hook) 功能:注册 module 的前向传播hook函数,可用于获取中间的 feature map。 hook函数: hook(module, input, output) 参数: module:当前网络层 input:当前网络层输入数据 output:当前网络层输出数据 importtorch ...
pytorch的四个hook函数 训练神经网络模型有时需要观察模型内部模块的输入输出,或是期望在不修改原始模块结构的情况下调整中间模块的输出,pytorch可以用hook回调函数来实现这一功能。主要使用四个hook注册函数:register_forward_hook、register_forward_pre_hook、register_full_backward_hook、register_full_backward_pre_hook...
torch.nn.Module.register_forward_pre_hook torch.nn.Module.register_backward_hook 4.2 hook 函数与特征图提取 下面我们一一来看一下: 「1 torch.Tensor.register_hook」这是一个张量的hook函数,作用就是注册一个「反向传播」的hook函数,为什么这里强调反向传播呢?因为我们只有在反向传播的时候某些中间叶子节点的...
2)Function需要定义三个方法:__init__, forward, backward(需要自己写求导公式);Module:只需定义__init__和forward,而backward的计算由自动求导机制构成。 3)可以不严谨的认为,Module是由一系列Function组成,因此其在forward的过程中,Function和Variable组成了计算图,在backward时,只需调用Function的backward就得到结果...
Pre-train 主要如下: 初始化Megatron。 使用model_provider设置模型、优化器和lr计划。 调用train_val_test_data_provider以获取train/val/test数据集。 使用forward_step_func训练模型。 具体代码如下: defpretrain(train_valid_test_dataset_provider, model_provider, model_type, forward_step_func, extra_args_pr...