欧意交易所资讯

uncategorized
首页 > 欧意交易所资讯 > 正文内容

pytorch 计算过程中如何节省显存并注册钩子导出中间变量

qer1238个月前 (11-06)欧意交易所资讯181

钩子方法有四种:

火炬..()

火炬.nn..k()

火炬.nn..ok()

torch.nn.._hook()。

1、手电筒..(挂钩)

用于导出指定张量的梯度,或者修改梯度值。

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.])

注意:(1)上面的代码是有效的,但是如果写成grad = grad * 2就会无效,因为此时没有对grad进行本地操作,新的grad值并没有传递给指定的梯度。为了安全起见,最好在 def 语句中指定 grad。现在:

def grad_hook(grad):
    grad = grad * 2
    return grad

(2) 可以使用()方法取消钩子。注意,()必须在()之后,因为梯度计算只有在执行()语句时才开始,而在x.()处它只“注册”了一个grad hook。此时没有计算,而是执行 取消这个钩子就行了,然后()这个钩子就不起作用了。

(3)如果类中定义了钩子函数,则必须先在输入参数中添加self,即

def grad_hook(self, grad):
    ...

2、torch.nn..k(,输入,输出)

用于导出指定子模块(可以是layer、等nn.type)的输入输出张量,但只能修改输出。它常用于导出或修改卷积特征图。

inps, outs = [],[]
def layer_hook(module, inp, out):
    inps.append(inp[0].data.cpu().numpy())
    outs.append(out.data.cpu().numpy())
hook = net.layer1.register_forward_hook(layer_hook)
output = net(input)
hook.remove()

注意:(1)由于模块可以有多个输入,因此输入是元组类型,需要先提取出来再进行操作;输出是元组类型,可以直接使用。

(2)导出后不要放到显存上,除非你有A100。

(3)只能修改输出out的值,不能修改输入inp的值(不能返回,本地修改无效)。修改时最好以表单形式返回,如:

def layer_hook(self, module, inp, out):
    out = self.lam * out + (1 - self.lam) * out[self.indices]
    return out

这段代码在mixup中使用,混合中间层特征,实现数据增强,其中self.lam是[0,1]概率值,self.lam是[0,1]概率值。是最后一个序列号。

3、torch.nn.._hook(, in)

用于导出或修改指定子模块的输入张量。

def pre_hook(module, inp):
    inp0 = inp[0]
    inp0 = inp0 * 2
    inp = tuple([inp0])
    return inp
hook = net.layer1.register_forward_pre_hook(pre_hook)
output = net(input)
hook.remove()

注意:(1)inp值是tuple类型,所以需要先提取张量,然后进行其他操作,然后将其转换为tuple并返回。

(2)这句话只有在执行=net(input)时才会被调用。 ()可以放在调用后取消钩子。

4、torch.nn..ok(, , )

用于导出指定子模块的输入和输出张量的梯度,但只能修改输入张量的梯度(即只能返回gin),不能修改输出张量的梯度。

gouts = []
def backward_hook(module, gin, gout):
    print(len(gin),len(gout))
    gouts.append(gout[0].data.cpu().numpy())
    gin0,gin1,gin2 = gin
    gin1 = gin1*2
    gin2 = gin2*3
    gin = tuple([gin0,gin1,gin2])
    return gin
hook = net.layer1.register_backward_hook(backward_hook)
loss.backward()
hook.remove()

注意:

(1) 和都是元组,必须先展开。修改的时候,执行操作然后再把tuple放回去。

(2) 该钩子函数是在()语句中调用的,因此()应放在()之后,以取消钩子。

扫描二维码推送至手机访问。

版权声明:本文由本站发布,如需转载请注明出处。

转载请注明出处https://juxingsy.com/post/1568.html

标签: hook
分享给朋友:

相关文章

欧意交易所:独特运营方式、严苛交易规则与竞争压力下的发展

欧意交易所,一个备受瞩目的金融市场,其动态与相关股票代码对于众多投资者来说至关重要。接下来,我会为大家详细阐述。 欧意交易所概况 欧意交易所拥有独特的运营方式,这在市场上为其赢得了不小的份额。众多企业...

上海杨浦大桥数字化转型:智能传感设备与数字编码助力城市未来发展

上海扬普桥,主塔预应力横梁,电缆固定的电缆,横梁和其他设施是数字编码的,安装了智能传感设备,并且“数字标志”一目了然; “ ” Jinan,一个四维地质环境的视觉信息系统平台,自动“分离”,“地层结构...

定义Web 2.0困难重重引混乱,各方角度争论不休

Web 2.0究竟是什么?武陵客在2005年10月19日指出,对Web 2.0的定义相当棘手,因此引发了诸多混淆。部分人从“Web”这一层面提出质疑,而另一些人则针对“2.0”这一版本号展开争论。Ch...

币安 app 下载指南:国内与国外的不同方式及注意事项

首先,需明确一点,币安app在加密货币领域享有较高的知名度。若要在苹果设备上下载币安app,用户需遵循特定的规则和步骤。 查看 在国内的里,可能找不到币安app。这主要是因为相关政策的规定。不过,如果...

欧意投资理财平台特点与投资机会全面解析:如何把握市场波动获利

欧意投资理财是当下比较热门的投资方式,这种方式能给投资者带来诸多收益的可能性。不过,它存在着风险,投资者必须全面了解它,并且要进行合理的规划。接下来,我会给大家详细地介绍。 平台特点欧意平台的技术较为...

欧意最新版本APP下载:安全可靠的数字货币交易平台,支持比特币、以太坊等多种货币交易

欧洲的最新版本 OUYI应用程序的最新版本是安全,稳定和可靠的数字货币交易平台。 应用下载 是一个专业的数字货币交易平台。它主要服务数字货币的交易,并支持购买和销售各种数字货币,包括比特币,以太坊,莱...

加入欧意交易所,探索元宇宙世界!

探索DeFi,DApps, NFTs 和GameFi的世界,和OKX一起创造未来!