PyTorch: hook机制

register_forward_hookregister_full_backward_hookremovevisual

在训练神经网络的时候我们有时需要输出网络中间层，一般来说我们有两种处理方法：一种是在model的forward中保存中间层的变量，然后再return的时候将其和结果一起返回；另一种是使用pytorch自带的register_forward_hook，即hook机制

register_forward_hook(hook)

返回module中的一个前向的hook，这个hook每次在执行forward的时候都会被调用hook: hook(module, input, output)

可能不是很好理解，我们直接用一个例子来说明，如下所示，首先我们将hook包装在类Savevalues中，我们现在想要获取模型Net中的l1的输入和输出，因此将model.l1存入到类中：value = Savevalues(model.l1)，在类中定义一个hook_fn_act函数，此函数的作用是随着我们的register_forward_hook函数获取Net的某一层的名字，输入以及输出，在这里对应的就是model.l1, 他的输入和输出，最终我们将他获取的网络层的名字、输入以及输出保存到类Savevalues中方便我们输出

注意：hook_fn_act函数必须有三个参数，分别对应module，input以及output

import torch
import torch.nn as nn


class Savevalues():
    def __init__(self, layer):
        self.model  = None
        self.input  = None
        self.output = None
        self.grad_input  = None
        self.grad_output = None
        self.forward_hook  = layer.register_forward_hook(self.hook_fn_act)
        self.backward_hook = layer.register_full_backward_hook(self.hook_fn_grad)
    def hook_fn_act(self, module, input, output):
        self.model  = module
        self.input  = input[0]
        self.output = output
    def hook_fn_grad(self, module, grad_input, grad_output):
        self.grad_input  = grad_input[0]
        self.grad_output = grad_output[0]
    def remove(self):
        self.forward_hook.remove()
        self.backward_hook.remove()

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.l1 = nn.Linear(2, 5)
        self.l2 = nn.Linear(5, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.l1(x)
        x = self.l2(x)
        return x

l1loss = nn.L1Loss()
model  = Net()
value  = Savevalues(model.l2)
gt = torch.ones((10,), dtype=torch.float32, requires_grad=False)
x  = torch.ones((2,), dtype=torch.float32, requires_grad=False)

y = model(x)
loss  = l1loss(y, gt)
loss.backward()
x += 1.2
value.remove()

运行上述程序，当我们运行到y = model(x)这一行时，我们看一下value中的值（图左），当我们运行完y = model(x)时，我们看一下value中的值（图右），这是因为在执行net中的forward函数时，我们的hook机制会从中提取出网络的输入和输出，不执行forward就不会提取

注意：当我们不想在提取网络中间层时，我们调用value.remove()即可，即删除了网络中的hook。但是在训练网络时我们可能需要输出每个epoch的中间层信息，那么在for循环中就不需要删除hook啦

好像这个反向hook很少用到？

register_forward_hook(hook)

返回module中的一个反向的hook，这个hook每次在执行forward的时候都会被调用hook: hook(module, grad_input, grad_output)

继续上述的代码，这次我们运行到loss.backward()之前与之后查看value中存储的grad的变化，如下所示，可以发现在没有反向传播之前grad为None，当我们执行反向传播之后grad就有值了

注意：这里将layer换成了l2，因为第一层l1经过backward之后依然是左图不变，可能是第一层没有梯度？

value  = Savevalues(model.l2)  # modify here: model.l1--->model.l2

关于remove其实如果显存足够可以不用remove，虽然每个epoch的时候hook的值都会变化，但是只占用一个hook的内存，除非开销很大可以考虑remove

当我们的Savevalues类提取出特征图之后，就可以对value.output进行可视化啦

当然如果有需要也可以用input、output或者grad进行相应的操作