在pytorch中对非叶节点的变量计算梯度

pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算,也就是下图中的d,e节点,而对非叶节点,也即是c,b节点则没有显式地去保留其中间计算过程中的梯度(因为一般来说只有叶节点才需要去更新),这样可以节省很大部分的显存,但是在调试过程中,有时候我们需要对中间变量梯度进行监控,以确保网络的有效性,这个时候我们需要打印出非叶节点的梯度,为了实现这个目的,我们可以通过两种手段进行。
在这里插入图片描述

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 ww的梯度Lw\dfrac{\partial L}{\partial w}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]])

Reference

[1]. https://discuss.pytorch.org/t/how-to-compute-the-gradients-of-non-leaf-variables-in-pytorch/5736
[2]. https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/tensor.html#Tensor.register_hook
[3]. https://discuss.pytorch.org/t/what-are-hooks-used-for/40020/2

posted @ 2019-08-11 10:47  FesianXu  阅读(85)  评论(0编辑  收藏  举报