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hook简介
PyTorch的四个hook
- 1. torch.Tensor.register_hook(hook)
- 2. torch.nn.Module.register_forward_hook
- 3. torch.nn.Module.register_forward_pre_hook
- 4.torch.nn.Module.register_backward_hook

本博文由TensorSense发表于PyTorch的hook及其在Grad-CAM中的应用，转载请注明出处。

hook简介

pytorch中的hook是一个非常有意思的概念，hook意为钩、挂钩、鱼钩。
引用知乎用户“马索萌”对hook的解释：“(hook)相当于插件。可以实现一些额外的功能，而又不用修改主体代码。把这些额外功能实现了挂在主代码上，所以叫钩子，很形象。”
简单讲，就是不修改主体，而实现额外功能。对应到在pytorch中，主体就是forward和backward，而额外的功能就是对模型的变量进行操作，如“提取”特征图，“提取”非叶子张量的梯度，修改张量梯度等等。

hook的出现与pytorch运算机制有关，pytorch在每一次运算结束后，会将中间变量释放，以节省内存空间，这些会被释放的变量包括非叶子张量的梯度，中间层的特征图等。但有时候，我们想可视化中间层的特征图，又不能改动模型主体代码，该怎么办呢？这时候就要用到hook了。
举个例子演示hook提取非叶子张量的梯度：

import torch
def grad_hook(grad):y_grad.append(grad)
y_grad = list()
x = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True)
y = x+1
y.register_hook(grad_hook)
z = torch.mean(y*y)
z.backward()
print("type(y): ", type(y))
print("y.grad: ", y.grad)
print("y_grad[0]: ", y_grad[0])>>> ('type(y): ', <class 'torch.Tensor'>)
>>> ('y.grad: ', None)
>>> ('y_grad[0]: ', tensor([[1.0000, 1.5000],[2.0000, 2.5000]]))

可以看到y.grad的值为None，这是因为y是非叶子结点张量，在z.backward()完成之后，y的梯度被释放掉以节省内存，但可以通过torch.Tensor的类方法register_hook将y的梯度提取出来。

PyTorch的四个hook

PyTorch（1.1.0版）有如下4个hook：
torch.Tensor.register_hook (Python method, in torch.Tensor)
torch.nn.Module.register_forward_hook (Python method, in torch.nn)
torch.nn.Module.register_backward_hook (Python method, in torch.nn)
torch.nn.Module.register_forward_pre_hook (Python method, in torch.nn)

这4个hook中有一个是应用于tensor的，另外3个是针对nn.Module的。

1. torch.Tensor.register_hook(hook)

功能：注册一个反向传播hook函数，这个函数是Tensor类里的，当计算tensor的梯度时自动执行。
为什么是backward？因为这个hook是针对tensor的，tensor中的什么东西会在计算结束后释放呢？
只有gradient嘛，所以是 backward hook.

形式： hook(grad) -> Tensor or None ，其中grad就是这个tensor的梯度。

返回值：a handle that can be used to remove the added hook by calling handle.remove()

应用场景举例：在hook函数中可对梯度grad进行in-place操作，即可修改tensor的grad值。
这是一个很酷的功能，例如当浅层的梯度消失时，可以对浅层的梯度乘以一定的倍数，用来增大梯度；
还可以对梯度做截断，限制梯度在某一区间，防止过大的梯度对权值参数进行修改。
下面举两个例子，例1是如何获取中间变量y的梯度，例2是利用hook函数将变量x的梯度扩大2倍。

例1:

import torch
y_grad = list()
def grad_hook(grad):y_grad.append(grad)
x = torch.tensor([2., 2., 2., 2.], requires_grad=True)
y = torch.pow(x, 2)
z = torch.mean(y)
h = y.register_hook(grad_hook)
z.backward()
print("y.grad: ", y.grad)
print("y_grad[0]: ", y_grad[0])
h.remove()    # removes the hook>>> ('y.grad: ', None)
>>> ('y_grad[0]: ', tensor([0.2500, 0.2500, 0.2500, 0.2500]))

可以看到当z.backward()结束后，张量y中的grad为None，因为y是非叶子节点张量，在梯度反传结束之后，被释放。
在对张量y的hook函数（grad_hook）中，将y的梯度保存到了y_grad列表中，因此可以在z.backward()结束后，仍旧可以在y_grad[0]中读到y的梯度为tensor([0.2500, 0.2500, 0.2500, 0.2500])

例2：

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.])

原x的梯度为tensor([1., 1., 1., 1.])，经grad_hook操作后，梯度为tensor([2., 2., 2., 2.])。

2. torch.nn.Module.register_forward_hook

功能：Module前向传播中的hook,module在前向传播后，自动调用hook函数。
形式：hook(module, input, output) -> None。注意不能修改input和output
返回值：a handle that can be used to remove the added hook by calling handle.remove()
应用场景举例：用于提取特征图
举例：假设网络由卷积层conv1和池化层pool1构成，输入一张4*4的图片，现采用forward_hook获取module——conv1之后的feature maps，示意图如下：

import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 2, 3)self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.pool1(x)return x
def farward_hook(module, data_input, data_output):fmap_block.append(data_output)input_block.append(data_input)
if __name__ == "__main__":# 初始化网络net = Net()net.conv1.weight[0].fill_(1)net.conv1.weight[1].fill_(2)net.conv1.bias.data.zero_()# 注册hookfmap_block = list()input_block = list()net.conv1.register_forward_hook(farward_hook)# inferencefake_img = torch.ones((1, 1, 4, 4))   # batch size * channel * H * Woutput = net(fake_img)# 观察print("output shape: {}\noutput value: {}\n".format(output.shape, output))print("feature maps shape: {}\noutput value: {}\n".format(fmap_block[0].shape, fmap_block[0]))print("input shape: {}\ninput value: {}".format(input_block[0][0].shape, input_block[0]))

首先初始化一个网络，卷积层有两个卷积核，权值分别为全1和全2，bias设置为0，池化层采用2*2的最大池化。
在进行forward之前对module——conv1注册了forward_hook函数，然后执行前向传播（output=net(fake_img)），当前向传播完成后，
fmap_block列表中的第一个元素就是conv1层输出的特征图了。
这里注意观察farward_hook函数有data_input和data_output两个变量，特征图是data_output这个变量，而data_input是conv1层的输入数据，
conv1层的输入是一个tuple的形式。

下面剖析一下module是怎么样调用hook函数的呢？

output = net(fake_img)
net是一个module类，对module执行 module(input)是会调用module.call
module.call
在module.__call__中执行流程如下：

def __call__(self, *input, **kwargs):for hook in self._forward_pre_hooks.values():hook(self, input)if torch._C._get_tracing_state():result = self._slow_forward(*input, **kwargs)else:result = self.forward(*input, **kwargs)for hook in self._forward_hooks.values():hook_result = hook(self, input, result)if hook_result is not None:raise RuntimeError("forward hooks should never return any values, but '{}'""didn't return None".format(hook))...省略

首先判断module(这里是net)是否有forward_pre_hook，即在执行forward之前的hook；
然后执行forward；
forward结束之后才到forward_hook。
但是这里主要了，现在执行的是net.call，我们组成的hook是在module——net.conv1中，
所以第2个跳转是在net.__call__的 result = self.forward(*input, **kwargs)
3. net.forward

def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.pool1(x)return x

在net.forward中，首先执行self.conv1(x), 而 conv1是一个nn.Conv2d（也是一个module类）。
在2中有说到，对module执行 module(input)是会调用module.call，因此第四步
4. nn.Conv2d.call
在nn.Conv2d.__call__中与2中说到的流程是一样的，再看一遍代码：

def __call__(self, *input, **kwargs):for hook in self._forward_pre_hooks.values():hook(self, input)if torch._C._get_tracing_state():result = self._slow_forward(*input, **kwargs)else:result = self.forward(*input, **kwargs)for hook in self._forward_hooks.values():hook_result = hook(self, input, result)if hook_result is not None:raise RuntimeError("forward hooks should never return any values, but '{}'""didn't return None".format(hook))

在这里终于要执行我们注册的forward_hook函数了，就在hook_result = hook(self, input, result)这里！
看到这里我们需要注意两点：

hook_result = hook(self, input, result)中的input和result不可以修改！
这里的input对应forward_hook函数中的data_input，result对应forward_hook函数中的data_output，在conv1中，input就是该层的输入数据，result就是经过conv1层操作之后的输出特征图。虽然可以通过hook来对这些数据操作，但是不能修改这些值，否则会破坏模型的计算。
注册的hook函数是不能带返回值的，否则抛出异常，这个可以从代码中看到
if hook_result is not None:
raise RuntimeError

总结一下调用流程：
net(fake_img) --> net.call : result = self.forward(*input, **kwargs) -->
net.forward: x = self.conv1(x) --> conv1.call:hook_result = hook(self, input, result)
hook就是我们注册的forward_hook函数了。

3. torch.nn.Module.register_forward_pre_hook

功能：执行forward()之前调用hook函数。
形式：hook(module, input) -> None
应用场景举例：暂时没碰到过，希望读者朋友补充register_forward_pre_hook相关应用场景。
register_forward_pre_hook与forward_hook一样，是在module.__call__中注册的，与forward_hook不同的是，其在module执行forward之前就运行了，具体可看module.__call__中的代码，第一行就是执行forward_pre_hook的相关操作。

4.torch.nn.Module.register_backward_hook

功能：Module反向传播中的hook,每次计算module的梯度后，自动调用hook函数。
形式：hook(module, grad_input, grad_output) -> Tensor or None
注意事项：当module有多个输入或输出时，grad_input和grad_output是一个tuple。
返回值：a handle that can be used to remove the added hook by calling handle.remove()
应用场景举例：例如提取特征图的梯度
举例：采用register_backward_hook实现特征图梯度的提取，并结合Grad-CAM（基于类梯度的类激活图可视化）方法对卷积神经网络的学习模式进行可视化。

关于Grad-CAM请看论文：《Grad-CAM Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》
简单介绍Grad-CAM的操作，Grad-CAM通过对最后一层特征图进行加权求和得到heatmap，整个CAM系列的主要研究就在于这个加权求和中的权值从那里来。

Grad-CAM是对特征图进行求梯度，将每一张特征图上的梯度求平均得到权值（特征图的梯度是element-wise的）。求梯度时并不采用网络的输出，而是采用类向量，即one-hot向量。
下图是ResNet的Grad-CAM示意图，上图类向量采用的是猫的标签，下图采用的是狗的标签，可以看到在上图模型更关注猫（红色部分），下图判别为狗的主要依据是狗的头部。

下面采用一个LeNet-5演示backward_hook在Grad-CAM中的应用。
简述代码过程：

创建网络net；
注册forward_hook函数用于提取最后一层特征图；
注册backward_hook函数用于提取类向量（one-hot）关于特征图的梯度；
对特征图的梯度进行求均值，并对特征图进行加权；
可视化heatmap。

代码位于PyTorch_Tutorial

需要注意的是在backward_hook函数中，grad_out是一个tuple类型的，要取得特征图的梯度需要这样grad_block.append(grad_out[0].detach())

这里对3张飞机的图片进行观察heatmap，如下图所示，第一行是原图，第二行是叠加了heatmap的图片。
这里发现一个有意思的现象，模型将图片判为飞机的依据是蓝天，而不是飞机（图1-3）。
那么我们喂给模型一张纯天蓝色的图片，模型会判为什么呢？如图4所示，发现模型判为了飞机

从这里发现，虽然能将飞机正确分类，但是它学到的却不是飞机的特征！
这导致模型的泛化性能大打折扣，从这里我们可以考虑采用trick让模型强制的学习到飞机而不是常与飞机一同出现的蓝天，或者是调整数据。

对于图4疑问：heatmap蓝色区域是否对图像完全不起作用呢？是否仅仅通过红色区域就可以对图像进行判别呢？
接下来将一辆正确分类的汽车图片（图5）叠加到图4蓝色响应区域（即模型并不关注的区域），结果如图6所示，汽车部分的响应值很小，模型仍通过天蓝色区域将图片判为了飞机。
接着又将汽车叠加到图4红色响应区域（图的右下角），结果如图7所示，仍将图片判为了飞机。
有意思的是将汽车叠加到图7的红色响应区域，模型把图片判为了船，而且红色响应区域是蓝色区域的下部分，这个与船在大海中的位置很接近！

通过以上代码学习backward_hook的使用及其在Grad-CAM中的应用，并通过Grad-CAM能诊断模型是否学习到了关键特征。
关于CAM( class activation maping，类激活响应图)是一个很有趣的研究，有兴趣的朋友可以对CAM、Grad-CAM和Grad-CAM++进行研究。

本博文由TensorSense发表于PyTorch的hook及其在Grad-CAM中的应用，转载请注明出处。

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