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如何使用 PyTorch Hook

作者:Frank Odom 编译:McGL什么是钩子(Hook)?Hook 实际上在软件工程中相当常见,并不是 PyTorch 所独有的。一般来说,“hook”是在特定事件之后自动执行的函数。 这些事情没有 hook 也可以实现,但是很多情况下,hook 使程序员的生活更轻松。PyTorch 为每个张量或 nn.Module 对象注册 hookhook 由对象的向前或向后传播触发。 output.shape}) ) def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: return self.model(x) 最大的好处是: 它甚至可以用于不是我们创建的 PyTorch _features 我们可以像使用其他 PyTorch 模块一样使用特征提取器。 PyTorch 已经提供了梯度裁剪的工具方法,但是我们也可以很容易地使用 hook 来实现它。其他任何用于梯度裁剪归一化修改的方法都可以用同样的方式实现。

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半小时学会 PyTorch Hook

提到 hook,我首先想起的是动画《小飞侠》里滑稽的 captain hook,满满童年的回忆促使我 P 了张题图:虎克船长勾着 PyTorch 的 logo。 PyTorch 中的 hook。 处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码,被称为钩子(hook)。HookPyTorch 中一个十分有用的特性。 本文将结合代码,由浅入深地介绍 pytorchhook 的用法。 总结本文介绍了 PyTorch 中的 hook 技术, 从针对 Tensor 的 hook,到针对 Module 的 hook,最终详细解读了利用 hook 技术可视化神经网络的代码。

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    pytorch学习笔记(七):pytorch hook 和 关于pytorch backward过程的理解

    pytorchhook 机制在看pytorch官方文档的时候,发现在nn.Module部分和Variable部分均有hook的身影。 _forward_hooks = hook return handle这个方法的作用是在此module上注册一个hook,函数中第一句就没必要在意了,主要看第二句,是把注册的hook保存在_forward_hooks 然后让hook自己干一些不可告人的事情。看到这,我们就明白hook签名的意思了,还有为什么hook不能修改input的output的原因。 上述代码对variable和module同时注册了backward hook,这里要注意的是,无论是module hook还是variable hook,最终还是注册到Function上的。 hooked_grad_ins关于pytorch run_backward()的可能实现猜测为。

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    pytorch中autograd以及hook函数详解

    有些公式为图片,如果这个页面加载不出来,请看这里:https:oldpan.mearchivespytorch-autograd-hook前言pytorch中的Autograd mechanics(自动求梯度机制 注意,本文所写遵循pytorch的0.4.0版本,在pytorch的0.4.0版本中,Variable和tensor合并,一般在使用中tensor即Variable,也就是不要需要Variable去对tensor register_backward_hook之前说的是tensor中的register_hook,现在说的这个函数是module类里面的hook函数,module即我们平常使用pytorch定义神经网络层时需要的模板类 发生上面现象的原因其实是pytorch的一个bug,一个问题,在pytorch的issue中有这样一个回答:大意是我们的hook函数只会绑定在module中最后一个执行函数上,上面的MyNet在forward 这些是pytorch设计中的一个bug,设计者建议使用tensor的hook而不建议使用module的hook大概是这个原因,但是我们只要多注意一下,知道这些bug就可以不必犯错。

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    pytorch中autograd以及hook函数详解

    前言pytorch中的Autograd mechanics(自动求梯度机制)是实现前向以及后向反馈运算极为重要的一环,pytorch官方专门针对这个机制进行了一个版块的讲解: “This note will 注意,本文所写遵循pytorch的0.4.0版本,在pytorch的0.4.0版本中,Variable和tensor合并,一般在使用中tensor即Variable,也就是不要需要Variable去对tensor register_backward_hook之前说的是tensor中的register_hook,现在说的这个函数是module类里面的hook函数,module即我们平常使用pytorch定义神经网络层时需要的模板类 发生上面现象的原因其实是pytorch的一个bug,一个问题,在pytorch的issue中有这样一个回答:? 这些是pytorch设计中的一个bug,设计者建议使用tensor的hook而不建议使用module的hook大概是这个原因,但是我们只要多注意一下,知道这些bug就可以不必犯错。

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    pytorch学习笔记(九):PyTorch结构介绍

    PyTorch结构介绍对PyTorch架构的粗浅理解,不能保证完全正确,但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握。水平有限,如有错误,欢迎指错,谢谢! 的,可以说是PyTorch中的基本计算单元。 关于hookPyTorch中注册的hook都是不允许改变hook的输入值的 下面对PyTorch中出现hook的地方做个总结: * Module : register_forward_hook, register_backward_hook Variable: register_hook Variable的register_hook注册的是一个backward hook,backward hook是在BP的过程中会用到的。 关于hook较为详尽的介绍foward过程与backward过程forward 以一个Module为例: 1.

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    PyTorch中Linear层的原理 | PyTorch系列(十六)

    二、使用PyTorch线性层进行转换让我们看看如何创建一个PyTorch的 Linear 层来完成相同的操作。 我们将权重矩阵放在PyTorch LinearLayer类中,是由PyTorch创建。PyTorch LinearLayer类使用传递给构造函数的数字4和3来创建一个3 x 4的权重矩阵。 让我们通过查看PyTorch源代码来验证这一点。 这适用于所有的PyTorch神经网络模块,即网络和层。让我们在PyTorch源代码中看看这一点。 _backward_hooks.values(): wrapper = functools.partial(hook, self) functools.update_wrapper(wrapper, hook

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    深入理解Pytroch中的hook机制

    【GiantPandaCV导语】Pytorch 中的 hook 机制可以很方便的让用户往计算图中注入控制代码,这样就可以通过自定义各种操作来修改计算图中的张量。 点击小程序观看视频(时长22分) 视频太长不看版: Pytorch 中的 hook 机制可以很方便的让用户往计算图中注入控制代码(注入的代码也可以删除),这样用户就可以通过自定义各种操作来修改计算图中的张量 Pytroch 中主要有两种hook,分别是注册在Tensor上的hook和注册在Module上的 hook。 注册在 Tensor 上的 hook,可以在反向回传过程中对梯度作修改,分为两种:叶子节点上的hook会在 AccumulateGrad 之前对梯度做一些操作 中间张量上的hook在输出梯度传入 backward 注册在 Module 上的 hook,则可以在前后过程中对张量作修改,主要有三种:在module的前向被调用之前调用的hook函数对Module的输入张量做一些操作在module的前向被调用之后调用的hook

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    Pytorch转Msnhnet模型思路分享

    (思路来源pytorch_to_caffe) 在pytorch的Op在执行之前,对此Op进行截取,以获取相关信息,从而实现网络构建.优点: 几乎可以完成所有pytorch的op导出.缺点: 实现复杂,容易误操作 ,可能影响pytorch本身结果错误.代码实现: 通过构建Hook类, 重写op, 并替换原op操作,获取op的参数. _cdata) return x # 被替换OP 原OP 自定义OPF.conv2d = Hook(F.conv2d,_conv2d) F.batch_norm = Hook(F.batch_norm, _batch_norm)F.relu = Hook(F.relu,_relu)torch.flatten = Hook(torch.flatten,_flatten) class Model(nn.Module 技术完成构建Pytorch模型对应的MsnhNet模型结构。

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    Pytorch 】笔记八:Tensorboard 可视化与 Hook 机制

    写在前面 疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch Pytorch 提供了四种 hook 函数:torch.Tensor.register_hook(hook): 针对tensortorch.nn.Module.register_forward_hook 好了,上面的hook函数的运行机制差不多清楚了吧,其实都是在__call__函数中完成的,这也是Pytorch代码高级的一个地方了,它实现了一些hook机制,提供了一些额外的实现别的功能的一些接口。 这个就是Pytorchhook函数的一个运行机制了。 第二块介绍了hook机制,这个是Pytorch中留给我们扩展功能的一些接口,在不改变网络的主体下额外增加功能。主要有四种hook函数, 并且学习了内部的运行机制。

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    基于pytorch可视化alexnet卷积核和特征图

    这次我们使用pytorch实现的alexnet实现作为网络,使用pretrain的权重是pytorch官方提供的。 卷积可视化将数据灌入模型后,pytorch框架会进行对应的前向传播,要对卷积核可视化,我们需要把卷积核从框架中提取出来。 可视化实现是通过使用pytorch提供的hook机制,在卷积层中注册一个回调函数,把卷积层的输入输出存下载实现的,具体实现如下:class Hook(object): def __init__(self 10, 10, ftidx+1) plt.axis(off) #plt.imshow(ft.detach(),cmap=gray) plt.imshow(ft.detach())这里我们首先实现了一个hook hook的__call__函数,我们也就是在那里存储了当前层的输入和输出。

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    PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel 之 Reducer静态架构

    PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构目录 PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel (2) --- 基础类(下) PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法 PyTorch 分布式(1)------历史和概述 PyTorch 分布式( 2) ----- DataParallel(上) PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 PyTorch分布式 实操教程|PyTorch AutoGrad C++层实现PYTORCH 自动微分(一)PyTorch如何加速数据并行训练?

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    在python中使用SageMaker Debugger进行机器学习模型的开发调试

    以 Keras 和 PyTorch 为例:在 Keras 代码中使用 Hookimport smdebug.tensorflow as smdjob_name = tf-debug-job hook = ,最后将 hook 添加到神经网络中。 除了对优化函数使用 hook,也可以对损失函数使用 hook。此外,可以通过 hook.record_tensor_value来记录指定的张量数据。 使用SageMaker Python SDK和各框架(TensorFlow、PyTorch等)开始Amazon SageMaker 上的深度学习训练任务。 使用debug Hook config,Amazon SageMaker把权重、偏差和其他张量保存到指定的S3位置。在 Hook 采集数据的基础上, rule 进程执行指定的条件监控。

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    浅谈Pytorch与Torch的关系

    那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorch和torch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解 而Pytorch呢,Pytorch其实也是主要采用C语言为接口(相关文章),另外除了C语言那还有C++了,因为Pytorch吸收结合了caffe2,进行了很多代码合并,现在Pytorch的底层虽然大部分还是 目前来看,两者的底层库的C语言部分区别还是不大,尽管Pytorch使用了C++接口,但是由于代码的兼容性,使用torch拓展的底层代码在Pytorch中照样可以编译使用。 举个例子:pytorch中,我们通过继承nn.Module设计一个层,然后定义我们平常使用的成员函数:__init__和forward,这两个函数相比我们都很熟悉,另外content_hook是一个hook def forward(self, input): self.loss = F.mse_loss(input, self.target) * self.weight return input # 这个hook

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    pytorch打印各层信息

    pytorch中像keras一样打印出神经网络各层的信息。 import collectionsimport torch def paras_summary(input_size, model): def register_hook(module): def hook isinstance(module, nn.ModuleList) and not (module == model): hooks.append(module.register_forward_hook(hook

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    pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

    没有实际内容,用于被子类的 forward() 方法覆盖且 forward 方法在 __call__ 方法中被调用:def __call__(self, *input, **kwargs): for hook _forward_pre_hooks.values(): hook(self, input) if torch._C._get_tracing_state(): result = self. ,没有可学习参数的层如Relu层可以放在构造函数中,也可以不放在构造函数中(在forward函数中使用nn.Functional) 3)在forward中可以使用任何Variable支持的函数,在整个pytorch net(input_image) print(output: {}.format(output)) print(output.size: {}.format(output.size()))到此这篇关于pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用的文章就介绍到这了,更多相关pytorch nn.Module内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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    计算机视觉研究基础 Python 库 mmcv

    该库主要分为两个部分,一部分是与深度学习框架无关的工具函数,比如 IOImageVideo 相关的一些操作,另一部分是为 PyTorch 写的一套训练工具,可以大大减少用户需要写的代码量,同时让整个流程的定制变得容易 带有 hook 机制的 PyTorch 运行器 各种 CNN 架构

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    Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构

    Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构目录 Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构0x00 摘要0x01 Engine0x02 GraphRoot2.1 The input grad of a hook will be the output of its preceding hook. The input grad of a hook will be the output of its preceding hook. 0xFF 参考https:www.zhihu.comcolumngemfield【PyTorch】聊聊 backward 背后的代码pytorch笔记(计算图+autograd)-Node(1)详解Pytorch 中的网络构造PyTorch的优化器PyTorch的分布式PyTorch的Tensor(下)PyTorch的Tensor(中)PyTorch的Tensor(上)PyTorch的动态图(下)PyTorch的动态图

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    PyTorch如何加速数据并行训练?分布式秘籍大揭秘

    选自arXiv作者:Shen Li等机器之心编译参与:小舟、杜伟PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架,如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化? 幸运的是,PyTorch 的 autograd 引擎能够接受定制的 backward 钩子(hook)。DDP 可以注册 autograd 钩子来触发每次反向传播之后的计算。 研究者介绍了当前 PyTorch v1.5.0 的状态。 Autograd Hook 是 DDP 反向传播的进入点。在构造期间,DDP 遍历模型中的所有参数,找出每个参数的梯度累加器,并且为每个梯度累加器安装相同的 post-hook 函数。 当相应的梯度准备就绪时,梯度累加器会启用 post hook,并且当整个 bucket 准备好启动 AllReduce 操作时,DDP 会确定启用。

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