在pytorch中如何对非叶节点的变量进行梯度计算-创新互联
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注册hook函数
Tensor.register_hook[2] 可以注册一个反向梯度传导时的hook函数,这个hook函数将会在每次计算 关于该张量 的时候 被调用,经常用于调试的时候打印出非叶节点梯度。当然,通过这个手段,你也可以自定义某一层的梯度更新方法。[3] 具体到这里的打印非叶节点的梯度,代码如:
def hook_y(grad): print(grad) x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad=True) y = x + 2 z = y * y * 3 y.register_hook(hook_y) out = z.mean() out.backward()
输出如:
tensor([[4.5000, 4.5000], [4.5000, 4.5000]])
retain_grad()
Tensor.retain_grad()显式地保存非叶节点的梯度,当然代价就是会增加显存的消耗,而用hook函数的方法则是在反向计算时直接打印,因此不会增加显存消耗,但是使用起来retain_grad()要比hook函数方便一些。代码如:
x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad=True) y = x + 2 y.retain_grad() z = y * y * 3 out = z.mean() out.backward() print(y.grad)
输出如:
tensor([[4.5000, 4.5000], [4.5000, 4.5000]])
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