本文介绍: 这个功能被⼴泛⽤于可视化神经⽹络中间层的featuregradient,Hook 是 PyTorch 中⼀个⼗分有⽤的特性

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featuregradient从⽽诊断神经⽹络中可能出现问题分析⽹络有效。总的说来,⼀共有四种Hook函数
torch.Tensor.register_hook(hook)
torch.nn.Module.register_forward_hook
torch.nn.Module.register_forward_pre_hook
torch.nn.Module.register_backward_hook

详细参考

深度之眼Pytorch框架训练营第四期——Hook函数与CAM算法 – 百度文库

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_42536162/article/details/134750017

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