PyTorch怎么展示調用順序

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總結說明:代碼實驗表面,反向傳播計算梯度時的執行順序是和前向計算相反的.這一點由鉤子函數的執行順序可以觀察到,并且由保存梯度的列表中的內容順序可以推斷出來.

代碼實驗展示:

import torchprint(torch.__version__)  # 1.2.0+cu92torch.manual_seed(seed=20200910)gradients = list()# ------------------------------------------ #def grad_hook_x0(grad):print("\n為x0執行自定義的鉤子函數...")print("保存x0的梯度...")gradients.append(grad)print("x0的鉤子函數執行結束...\n")# return gradx0 = torch.randn(2,3,4,5,6,7,requires_grad=True)print('x0.shape:', x0.shape)  # x0.shape: torch.Size([2, 3, 4, 5, 6, 7])# print('x0:\n',x0)x0.register_hook(grad_hook_x0)# ------------------------------------------ #def grad_hook_x1(grad):print("\n為x1執行自定義的鉤子函數...")print("保存x1的梯度...")gradients.append(grad)print("x1的鉤子函數執行結束...\n")# return gradx1 = torch.sum((4 * x0 + 18.0), dim=(0,1))  x1.retain_grad()print('x1.shape:', x1.shape)  # x1.shape: torch.Size([4, 5, 6, 7])# print('x1:\n',x1)x1.register_hook(grad_hook_x1)# ------------------------------------------ #def grad_hook_x2(grad):print("\n為x2執行自定義的鉤子函數...")print("保存x2的梯度...")gradients.append(grad)print("x2的鉤子函數執行結束...\n")# return gradx2 = torch.sum(x1, dim=(1,2)) * 10.0x2.retain_grad()print('x2.shape:', x2.shape)  # x2.shape: torch.Size([4, 7])# print('x2:\n',x2)x2.register_hook(grad_hook_x2)# ------------------------------------------ #def grad_hook_loss(grad):print("\n為loss執行自定義的鉤子函數...")print("保存loss的梯度...")gradients.append(grad)print("loss的鉤子函數執行結束...\n")# return gradloss = torch.mean(x2)loss.retain_grad()print('loss.shape:', loss.shape)  # loss.shape: torch.Size([])print('loss:',loss)  # loss: tensor(32403.7344, grad_fn=<MeanBackward0>)loss.register_hook(grad_hook_loss)# ------------------------------------------ #loss.backward()  # 這行代碼將會執行已注冊登記的鉤子函數tensors_list = [loss, x2, x1, x0]print('打印相關信息,gradients列表的長度為:', len(gradients))print('打印相關信息,tensors_list列表的長度為:', len(tensors_list))for g, t in zip(gradients, tensors_list):print( torch.equal(g, t.grad), g.shape==t.grad.shape==t.shape, g.shape, t.grad.shape, t.shape)

控制臺輸出結果:

嘗試新的跨平臺 PowerShell 

加載個人及系統配置文件用了 869 毫秒。
(base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> conda activate ssd4pytorch2_2_0
(ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>  & 'D:\Anaconda3\envs\ssd4pytorch2_2_0\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2021.1.502429796\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '58682' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq\testHook.py'
1.2.0+cu92
x0.shape: torch.Size([2, 3, 4, 5, 6, 7])
x1.shape: torch.Size([4, 5, 6, 7])
x2.shape: torch.Size([4, 7])
loss.shape: torch.Size([])
loss: tensor(32403.7344, grad_fn=<MeanBackward0>)

為loss執行自定義的鉤子函數...
保存loss的梯度...
loss的鉤子函數執行結束...


為x2執行自定義的鉤子函數...
保存x2的梯度...
x2的鉤子函數執行結束...


為x1執行自定義的鉤子函數...
保存x1的梯度...
x1的鉤子函數執行結束...


為x0執行自定義的鉤子函數...
保存x0的梯度...
x0的鉤子函數執行結束...

打印相關信息,gradients列表的長度為: 4
打印相關信息,tensors_list列表的長度為: 4
True True torch.Size([]) torch.Size([]) torch.Size([])
True True torch.Size([4, 7]) torch.Size([4, 7]) torch.Size([4, 7])
True True torch.Size([4, 5, 6, 7]) torch.Size([4, 5, 6, 7]) torch.Size([4, 5, 6, 7])
True True torch.Size([2, 3, 4, 5, 6, 7]) torch.Size([2, 3, 4, 5, 6, 7]) torch.Size([2, 3, 4, 5, 6, 7])
(ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>

到此，關于“PyTorch怎么展示調用順序”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！