在net.conv1.register_forward_hook注册钩子函数,则会有module、输入input数据与卷积后输出数据output,重点说明module是关于模型结构self.conv1模块,在self.conv1层注册,模型先运行x = self.conv1(input)该层卷积,后执行forward_hook(module, input,output)该函数,输入为module、input与output,此时修改self.conv1权重...
handle= net.conv1.register_forward_hook(forward_hook)#在conv1中注册if__name__=='__main__':#inferencefake_img = torch.ones((1, 1, 4, 4))#batch size * channel * H * Woutput =net(fake_img)print(output)
(x)# Register hook@torch._dynamo.disabledefhook(m,i,o,*,idx,dest):dest[idx]=o.sum()linears=[mforminmodel.modules()ifisinstance(m,nn.Linear)]handles=[]dest={}foridx,linearinenumerate(linears):h=linear.register_forward_hook(partial(hook,idx=idx,dest=dest))handles.append(h)# Runfor_...
在module上注册一个forward hook。 每次调用forward()计算输出的时候,这个hook就会被调用。它应该拥有以下签名: hook(module, input, output) -> None hook不应该修改input和output的值。 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。 register_parameter(name, ...
forward： 前向传播函数，在Linear层即调用该算子的C级别实现 forward_hook ： 用户自定义的在前向传播...
_backward_hooks与_forward_hooks:钩子技术,用来提取中间变量,类似variable的hook。 training:BatchNorm与Dropout层在训练阶段和测试阶段中采取的策略不同,通过判断training值来决定前向传播策略。 上述几个属性中,_parameters、_modules和_buffers这三个字典中的键值,都可以通过self.key方式获得,效果等价于self._parameters...
register_forward_hook: 注册前向传播时调用的钩子。zero_grad: 清空所有参数的梯度，为反向传播做准备。通过今天的讲解，我们了解了torch.nn.Module的基本概念和关键方法。这些知识点为我们构建和操作神经网络模型提供了坚实的基础。希望它们能够帮助你更好地理解和使用PyTorch。在下一次课程中，我们将深入探讨torch.nn...
register_forward_hook(hook)在模块上注册一个forward hook。每次调用forward()计算输出的时候,这个hook就会被调用。它应该拥有以下签名:hook(module, input, output) -> Nonehook不应该修改 input和output的值。 这个函数返回一个有handle.remove()方法的句柄(handle)。可以用这个方法将hook从module移除。
3. 将hook函数注册到目标层 在模型实例化后,我们需要将hook函数注册到目标层上。例如,我们希望在conv1层之后捕获输出: python model = SimpleModel() hook_tool = HookTool() model.conv1.register_forward_hook(hook_tool.hook_fn) 4. 运行模型进行前向传播 现在,我们可以运行模型进行前向传播,中间结果将被...
register是注册的意思,可以将hook函数注册到module或者module的子模块里面,这些hook的函数会在特定时间被调用,这些调用时间指的是forward函数运行前、forward函数运行后、backward函数运行后。这里用个简单的例子解释下: 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefmy_pre_hook(...