output_size)defforward(self,x):returntorch.nn.functional.relu(self.fc(x))if__name__=="__main__":model=SingleLayerMLP()model.register_full_backward_hook(lambdamodule
从上边描述来看,backward hook似乎可以帮助我们处理一下计算完的梯度。看下面nn.Module中register_backward_hook方法的实现,和register_forward_hook方法的实现几乎一样,都是用字典把注册的hook保存起来。 代码语言:javascript 复制 defregister_backward_hook(self,hook):handle=hooks.RemovableHandle(self._backward_hooks...
二、forward_hook+backward_hook实现整网数据抓取 通过对算子注册前反向Hook,我们是能够抓取到对应算子的前反向输入输出的,只要我们定义好每个Module的标识即可,这样我们能够快速的定位出当前算子对应了用户程序的具体位置。 唯一标识 = Global ID + Module类型 + 算子名 + 调用栈 + …… 那么这个功能可以做什么呢?
self._parameters=OrderedDict()self._buffers=OrderedDict()self._backward_hooks=OrderedDict()self._forward_hooks=OrderedDict()self._forward_pre_hooks=OrderedDict()self._modules=OrderedDict()self.training=True 这是Module的初始化方法: self._parameters用来存放注册的Parameter对象 self._buffers用来存放注册的Buf...
hook(module, args):args为该模块前向传播输入。可以返回修改后的args来修改该模块前向传播输入。 其它参数、特性与前面一致。 3register_full_backward_hook(self, hook, prepend)# 为模块注册一个在该模块反向传播之后执行的回调函数。 hook(module, grad_input, grad_output):grad_input与grad_output分别为该模...
self._modules 用来保存注册的 Module 对象。 self.training 标志位,用来表示是不是在 training 状态下 ...hooks 用来保存 注册的 hook__setattr__ 与__getattr___setattr__ 每次给属性赋值的时候,都会调用这个方法。__setattr__ 的代码比较多,我们一点一点看。remove_from :工具函数, 用来从 self.__dict__...
register_hook(hook) 注册一个backward钩子。 每次gradients被计算的时候,这个hook都被调用。hook应该拥有以下签名: hook(grad) -> Variable or None hook不应该修改它的输入,但是它可以返回一个替代当前梯度的新梯度。 这个函数返回一个 句柄(handle)。它有一个方法handle.remove(),可以用这个方法将hook从module移除...
1.2.1 Module(模型) class torch.nn.Module 这是所有网络的基类,Modules也可以包括其他Modules,运行使用树结构来嵌入,可以将子模块给模型赋予属性,从下列看出,self.conv1 , self.conv2是模型的子模型。 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...
hook 有两类,对Variabel的hook和对nn. Module的hook。类型取决于hook的注册对象。 在Pytorch中,我们可以把module的hook注册为以下几种类型: forward prehook (在前向传播之前执行) forward hook (在前向传播之后执行) backward hook (在后向传播之后执行) ...
pytorch中模块非常容易使用,只需要派生自Module,重载两个函数就行了,那么Module都做了什么 classModule(object):def__init__(self):self._backend=thnn_backendself._parameters=OrderedDict()self._buffers=OrderedDict()self._backward_hooks=OrderedDict()self._forward_hooks=OrderedDict()self._forward_pre_hooks=...