pytorch注册hook获取网络任意中间层的特征和梯度

当需要获取网络中间层输出时，如果模型是自定义的，可以在模型定义时直接将想获取的那一层作为输出返回，如分类网络同时返回最终输出类别和最后一层特征：

但当我们调用封装好的模型，又不想重写模型，但还要获取网络中间输出时，就可使用hook机制

print(model)

取特征：

feature = fmap_block[‘input’]

取梯度：

grad = grad_block[‘grad_in’]

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