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, 分别是:

• retain_grad()
• hook

不过我感觉“hook”比“retain_grad()”要麻烦.....，所以我感觉还是使用“retain_grad()”吧

1、retain_grad()

retain_grad()显式地保存非叶节点的梯度, 代价就是会增加显存的消耗(对比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.)

使用方法：

直接在forward中对你想要输出gred的tensor“.retain_grad()”即可：tensor.retain_grad()

import torchdef forwrad(x, y, w1, w2):# 其中 x,y 为输入数据，w为该函数所需要的参数z_1 = torch.mm(w1, x)z_1.retain_grad()y_1 = torch.sigmoid(z_1)y_1.retain_grad()z_2 = torch.mm(w2, y_1)z_2.retain_grad()y_2 = torch.sigmoid(z_2)# y_2.retain_grad()loss = 1 / 2 * (((y_2 - y) ** 2).sum())return loss, z_1, y_1, z_2, y_2# 测试代码
x = torch.tensor([[1.0]])
y = torch.tensor([[1.0], [0.0]])
w1 = torch.tensor([[1.0], [2.0]], requires_grad=True)
w2 = torch.tensor([[3.0, 4.0], [5.0, 6.0]], requires_grad=True)
# 正向
loss, z_1, y_1, z_2, y_2 = forwrad(x, y, w1, w2)
# 反向
loss.backward()  # 反向传播，计算梯度print(loss.grad)print(y_2.grad)print(z_2.grad)# 输出结果是否是None，如果是None-->True
def is_none(obj):return obj is None
# 打印出非叶子结点的gred
print(is_none(z_1.grad))
print(is_none(y_2.grad))
print(z_2.grad)

注意：不要对保存梯度的变量做任何修改，例如：z_1, y_1, z_2, y_2，修改为gred_list = [z_1, y_1, z_2, y_2]，然后输入梯度值，那是错误的，要直接一个一个输出，不要做任何操作

2、hook的使用

使用retain_grad会消耗额外的显存, 我们可以使用hook在反向计算的时候进行保存. 还是上面的例子, 我们使用hook来完成.

import torch# 我们可以定义一个hook来保存中间的变量
grads = {} # 存储节点名称与节点的grad
def save_grad(name):def hook(grad):grads[name] = gradreturn hookdef forwrad(x, y, w1, w2):# 其中 x,y 为输入数据，w为该函数所需要的参数z_1 = torch.mm(w1, x)y_1 = torch.sigmoid(z_1)z_2 = torch.mm(w2, y_1)y_2 = torch.sigmoid(z_2)loss = 1/2*(((y_2 - y)**2).sum())return loss, z_1, y_1, z_2, y_2# 测试代码
x = torch.tensor([[1.0]])
y = torch.tensor([[1.0], [0.0]])
w1 = torch.tensor([[1.0], [2.0]], requires_grad=True)
w2 = torch.tensor([[3.0, 4.0], [5.0, 6.0]], requires_grad=True)
# 正向传播
loss, z_1, y_1, z_2, y_2 = forwrad(x, y, w1, w2)# hook中间节点
z_1.register_hook(save_grad('z_1'))
y_1.register_hook(save_grad('y_1'))
z_2.register_hook(save_grad('z_2'))
y_2.register_hook(save_grad('y_2'))# 反向传播
loss.backward()
print(grads['z_1'])
print(grads['y_1'])
print(grads['z_2'])
print(grads['y_2'])

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pytorch | loss不收敛或者训练中梯度grad为None的问题_pytorch梯度为none_Rilkean heart的博客-CSDN博客