【pytorch学习】四种钩子方法(register_forward_hook等)的用法和注意点
为了节省显存(内存),pytorch在计算过程中不保存中间变量,包括中间层的特征图和非叶子张量的梯度等。有时对网络进行分析时需要查看或修改这些中间变量,此时就需要注册一个钩子(hook)来导出需要的中间变量。网上介绍这个的有不少,但我看了一圈,多少都有不准确或不易懂的地方,我这里再总结一下,给出实际用法和注意点。
hook方法有四种:
torch.Tensor.register_hook()
torch.nn.Module.register_forward_hook()
torch.nn.Module.register_backward_hook()
torch.nn.Module.register_forward_pre_hook().
1, torch.Tensor.register_hook(hook)
用来导出指定张量的梯度,或修改这个梯度值。
import torch
def grad_hook(grad):grad *= 2
x = torch.tensor([2., 2., 2., 2.], requires_grad=True)
y = torch.pow(x, 2)
z = torch.mean(y)
h = x.register_hook(grad_hook)
z.backward()
print(x.grad)
h.remove() # removes the hook
>>> tensor([2., 2., 2., 2.])
注意:(1)上述代码是有效的,但如果写成 grad = grad * 2就失效了,因为此时没有对grad进行本地操作,新的grad值没有传递给指定的梯度。保险起见,最好在def语句中写明return grad。即:
def grad_hook(grad):grad = grad * 2return grad
(2)可以用remove()方法取消hook。注意remove()必须在backward()之后,因为只有在执行backward()语句时,pytorch才开始计算梯度,而在x.register_hook(grad_hook)时它仅仅是"注册"了一个grad的钩子,此时并没有计算,而执行remove就取消了这个钩子,然后再backward()时钩子就不起作用了。
(3)如果在类中定义钩子函数,输入参数必须先加上self,即
def grad_hook(self, grad):...
2, torch.nn.Module.register_forward_hook(module, in, out)
用来导出指定子模块(可以是层、模块等nn.Module类型)的输入输出张量,但只可修改输出,常用来导出或修改卷积特征图。
inps, outs = [],[]
def layer_hook(module, inp, out):inps.append(inp[0].data.cpu().numpy())outs.append(out.data.cpu().numpy())hook = net.layer1.register_forward_hook(layer_hook)
output = net(input)
hook.remove()
注意:(1)因为模块可以是多输入的,所以输入是tuple型的,需要先提取其中的Tensor再操作;输出是Tensor型的可直接用。
(2)导出后不要放到显存上,除非你有A100。
(3)只能修改输出out的值,不能修改输入inp的值(不能返回,本地修改也无效),修改时最好用return形式返回,如:
def layer_hook(self, module, inp, out):out = self.lam * out + (1 - self.lam) * out[self.indices]return out
这段代码用在manifold mixup中,用来对中间层特征进行混合来实现数据增强,其中self.lam是一个[0,1]概率值,self.indices是shuffle后的序号。
3, torch.nn.Module.register_forward_pre_hook(module, in)
用来导出或修改指定子模块的输入张量。
def pre_hook(module, inp):inp0 = inp[0]inp0 = inp0 * 2inp = tuple([inp0])return inphook = net.layer1.register_forward_pre_hook(pre_hook)
output = net(input)
hook.remove()
注意:(1)inp值是个tuple类型,所以需要先把其中的张量提取出来,再做其他操作,然后还要再转化为tuple返回。
(2)在执行output = net(input)时才会调用此句,remove()可放在调用后用来取消钩子。
4, torch.nn.Module.register_backward_hook(module, grad_in, grad_out)
用来导出指定子模块的输入输出张量的梯度,但只可修改输入张量的梯度(即只能返回gin),输出张量梯度不可修改。
gouts = []
def backward_hook(module, gin, gout):print(len(gin),len(gout))gouts.append(gout[0].data.cpu().numpy())gin0,gin1,gin2 = gingin1 = gin1*2gin2 = gin2*3gin = tuple([gin0,gin1,gin2])return ginhook = net.layer1.register_backward_hook(backward_hook)
loss.backward()
hook.remove()
注意:
(1)其中的grad_in和grad_out都是tuple,必须要先解开,修改时执行操作后再重新放回tuple返回。
(2)这个钩子函数在backward()语句中被调用,所以remove()要放在backward()之后用来取消钩子。
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