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。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
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
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.7code.cn/show_49246.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系代码007邮箱:suwngjj01@126.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。