PyTorch 提取中间层特征？-技术圈

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来源：机器学习算法与自然语言处理
编辑：忆臻
https://www.zhihu.com/question/68384370
本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理

PyTorch提取中间层特征？

作者：涩醉
https://www.zhihu.com/question/68384370/answer/751212803

通过pytorch的hook机制简单实现了一下，只输出conv层的特征图。

import torchfrom torchvision.models import resnet18import torch.nn as nnfrom torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt

def viz(module, input):    x = input[0][0]    #最多显示4张图    min_num = np.minimum(4, x.size()[0])    for i in range(min_num):        plt.subplot(1, 4, i+1)        plt.imshow(x[i])    plt.show()

import cv2import numpy as npdef main():    t = transforms.Compose([transforms.ToPILImage(),                            transforms.Resize((224, 224)),                            transforms.ToTensor(),                            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],                                                 std=[0.229, 0.224, 0.225])                            ])
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = resnet18(pretrained=True).to(device)    for name, m in model.named_modules():        # if not isinstance(m, torch.nn.ModuleList) and        #         not isinstance(m, torch.nn.Sequential) and        #         type(m) in torch.nn.__dict__.values():        # 这里只对卷积层的feature map进行显示        if isinstance(m, torch.nn.Conv2d):            m.register_forward_pre_hook(viz)    img = cv2.imread('/Users/edgar/Desktop/cat.jpeg')    img = t(img).unsqueeze(0).to(device)    with torch.no_grad():        model(img)
if __name__ == '__main__':    main()

打印的特征图大概是这个样子，取了第一层以及第四层的特征图。

作者：袁坤
https://www.zhihu.com/question/68384370/answer/419741762

建议使用hook，在不改变网络forward函数的基础上提取所需的特征或者梯度，在调用阶段对module使用即可获得所需梯度或者特征。

 inter_feature = {} inter_gradient = {} def make_hook(name, flag):     if flag == 'forward':         def hook(m, input, output):             inter_feature[name] = input         return hook     elif flag == 'backward':         def hook(m, input, output):             inter_gradient[name] = output         return hook     else:         assert Falsem.register_forward_hook(make_hook(name, 'forward'))m.register_backward_hook(make_hook(name, 'backward'))

在前向计算和反向计算的时候即可达到类似钩子的作用，中间变量已经被放置于inter_feature 和 inter_gradient。

output = model(input)  # achieve intermediate featureloss = criterion(output, target)loss.backward()  # achieve backward intermediate gradients

最后可根据需求是否释放hook。

hook.remove()

作者：罗一成
https://www.zhihu.com/question/68384370/answer/263120790

提取中间特征是指把中间的weights给提出来吗?这样不是直接访问那个矩阵不就好了吗? pytorch在存参数的时候, 其实就是给所有的weights bias之类的起个名字然后存在了一个字典里面. 不然你看看state_dict.keys(), 找到相对应的key拿出来就好了.

然后你说的慎用也是一个很奇怪的问题啊..

就算用modules下面的class, 你存模型的时候因为你的activation function上面本身没有参数, 所以也不会被存进去. 不然你可以试试在Sequential里面把relu换成sigmoid, 你还是可以把之前存的state_dict给load回去.

不能说是慎用functional吧, 我觉得其他的设置是应该分开也存一份的(假设你把这些当做超参的话)

利益相关: 给pytorch提过PR

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