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torch.autograd.graph.Node.register_prehook#

abstract Node.register_prehook(fn)[source]#

注册一个后向 pre-hook。

每次计算 Node 的梯度时都会调用此 hook。hook 应该具有以下签名:

hook(grad_outputs: Tuple[Tensor]) -> Tuple[Tensor] or None

hook 不应该修改其参数,但可以选择返回一个新的梯度,该梯度将用于替换 grad_outputs

此函数返回一个句柄,其中包含一个方法 handle.remove(),用于从模块中移除该钩子。

注意

有关此 hook 何时执行以及如何与其他 hook 排序执行的信息,请参阅 反向传播 hook 的执行

示例

>>> a = torch.tensor([0., 0., 0.], requires_grad=True)
>>> b = a.clone()
>>> assert isinstance(b.grad_fn, torch.autograd.graph.Node)
>>> handle = b.grad_fn.register_prehook(lambda gI: (gI[0] * 2,))
>>> b.sum().backward(retain_graph=True)
>>> print(a.grad)
tensor([2., 2., 2.])
>>> handle.remove()
>>> a.grad = None
>>> b.sum().backward(retain_graph=True)
>>> print(a.grad)
tensor([1., 1., 1.])
返回类型

RemovableHandle