pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化操作

pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化

查看特定layer的权重以及相应的梯度信息

打印模型

观察到model下面有module的key，module下面有features的key， features下面有(0)的key，这样就可以直接打印出weight了

在pdb debug界面输入p model.module.features[0].weight，就可以看到weight，输入 p model.module.features[0].weight.grad 就可以查看梯度信息。

中间变量的梯度 : .register_hook

pytorch 为了节省显存，在反向传播的过程中只针对计算图中的叶子结点(leaf variable)保留了梯度值(gradient)。但对于开发者来说，有时我们希望探测某些中间变量(intermediate variable) 的梯度来验证我们的实现是否有误，这个过程就需要用到 tensor的register_hook接口

grads = {}
def save_grad(name):
    def hook(grad):
        grads[name] = grad
    return hook
x = torch.randn(1, requires_grad=True)
y = 3*x
z = y * y
# 为中间变量注册梯度保存接口，存储梯度时名字为 y。
y.register_hook(save_grad('y'))
# 反向传播 
z.backward()
# 查看 y 的梯度值
print(grads['y'])

打印网络回传梯度

net.named_parameters()

parms.requires_grad 表示该参数是否可学习，是不是frozen的；

parm.grad 打印该参数的梯度值。

net = your_network().cuda()
def train():
 ...
 outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
 for name, parms in net.named_parameters(): 
  print('-->name:', name, '-->grad_requirs:',parms.requires_grad, \
   ' -->grad_value:',parms.grad)

查看pytorch产生的梯度

[x.grad for x in self.optimizer.param_groups[0]['params']]

pytorch模型可视化及参数计算

我们在设计完程序以后希望能对我们的模型进行可视化，pytorch这里似乎没有提供相应的包直接进行调用，下面把代码贴出来：

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
from graphviz import Digraph
def make_dot(var, params=None):
   
    if params is not None:
        assert isinstance(params.values()[0], Variable)
        param_map = {id(v): k for k, v in params.items()}
 
    node_attr = dict(style='filled',
                     shape='box',
                     align='left',
                     fontsize='12',
                     ranksep='0.1',
                     height='0.2')
    dot = Digraph(node_attr=node_attr, graph_attr=dict(size="12,12"))
    seen = set()
 
    def size_to_str(size):
        return '('+(', ').join(['%d' % v for v in size])+')'
 
    def add_nodes(var):
        if var not in seen:
            if torch.is_tensor(var):
                dot.node(str(id(var)), size_to_str(var.size()), fillcolor='orange')
            elif hasattr(var, 'variable'):
                u = var.variable
                name = param_map[id(u)] if params is not None else ''
                node_name = '%s\n %s' % (name, size_to_str(u.size()))
                dot.node(str(id(var)), node_name, fillcolor='lightblue')
            else:
                dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__))
            seen.add(var)
            if hasattr(var, 'next_functions'):
                for u in var.next_functions:
                    if u[0] is not None:
                        dot.edge(str(id(u[0])), str(id(var)))
                        add_nodes(u[0])
            if hasattr(var, 'saved_tensors'):
                for t in var.saved_tensors:
                    dot.edge(str(id(t)), str(id(var)))
                    add_nodes(t)
    add_nodes(var.grad_fn)
    return dot

我们在我们的模型下面直接进行调用就可以了，例如：

if __name__ == "__main__":
    model = DeepLab(backbone='resnet', output_stride=16)
    input = torch.rand(1, 3, 53, 53)
    output = model(input)
    g = make_dot(output)
    g.view()
    params = list(net.parameters())
    k = 0
    for i in params:
        l = 1
        print("该层的结构：" + str(list(i.size())))
        for j in i.size():
            l *= j
        print("该层参数和：" + str(l))
        k = k + l
    print("总参数数量和：" + str(k))

模型部分可视化结果：

参数计算：

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持猪先飞。