PyTorch/[PyTorch 学习笔记] 5.2 Hook 函数与 CAM 算法
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PyTorch/[PyTorch 学习笔记] 5.2 Hook 函数与 CAM 算法

本章代码：

这篇文章主要介绍了如何使用 Hook 函数提取网络中的特征图进行可视化，和 CAM(class activation map, 类激活图)

Hook 函数概念

Hook 函数是在不改变主体的情况下，实现额外功能。由于 PyTorch 是基于动态图实现的，因此在一次迭代运算结束后，一些中间变量如非叶子节点的梯度和特征图，会被释放掉。在这种情况下想要提取和记录这些中间变量，就需要使用 Hook 函数。

PyTorch 提供了 4 种 Hook 函数。

torch.Tensor.register_hook(hook)

功能：注册一个反向传播 hook 函数，仅输入一个参数，为张量的梯度。

hook函数：

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hook(grad)

参数：

  • grad：张量的梯度

代码如下：

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w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
a = torch.add(w, x)
b = torch.add(w, 1)
y = torch.mul(a, b)

# 保存梯度的 list
a_grad = list()

# 定义 hook 函数，把梯度添加到 list 中
def grad_hook(grad):
	a_grad.append(grad)

# 一个张量注册 hook 函数
handle = a.register_hook(grad_hook)

y.backward()

# 查看梯度
print("gradient:", w.grad, x.grad, a.grad, b.grad, y.grad)
# 查看在 hook 函数里 list 记录的梯度
print("a_grad[0]: ", a_grad[0])
handle.remove()

结果如下：

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gradient: tensor([5.]) tensor([2.]) None None None
a_grad[0]:  tensor([2.])

在反向传播结束后，非叶子节点张量的梯度被清空了。而通过hook函数记录的梯度仍然可以查看。

hook函数里面可以修改梯度的值，无需返回也可以作为新的梯度赋值给原来的梯度。代码如下：

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w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
a = torch.add(w, x)
b = torch.add(w, 1)
y = torch.mul(a, b)

a_grad = list()

def grad_hook(grad):
    grad *= 2
    return grad*3

handle = w.register_hook(grad_hook)

y.backward()

# 查看梯度
print("w.grad: ", w.grad)
handle.remove()

结果是：

1
w.grad:  tensor([30.])

torch.nn.Module.register_forward_hook(hook)

功能：注册 module 的前向传播hook函数，可用于获取中间的 feature map。

hook函数：

1
hook(module, input, output)

参数：

  • module：当前网络层
  • input：当前网络层输入数据
  • output：当前网络层输出数据

下面代码执行的功能是 \(3 \times 3\) 的卷积和 \(2 \times 2\) 的池化。我们使用register_forward_hook()记录中间卷积层输入和输出的 feature map。


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class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 2, 3)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        return x

def forward_hook(module, data_input, data_output):
    fmap_block.append(data_output)
    input_block.append(data_input)

# 初始化网络
net = Net()
net.conv1.weight[0].detach().fill_(1)
net.conv1.weight[1].detach().fill_(2)
net.conv1.bias.data.detach().zero_()

# 注册hook
fmap_block = list()
input_block = list()
net.conv1.register_forward_hook(forward_hook)

# inference
fake_img = torch.ones((1, 1, 4, 4))   # batch size * channel * H * W
output = net(fake_img)


# 观察
print("output shape: {}\noutput value: {}\n".format(output.shape, output))
print("feature maps shape: {}\noutput value: {}\n".format(fmap_block[0].shape, fmap_block[0]))
print("input shape: {}\ninput value: {}".format(input_block[0][0].shape, input_block[0]))

输出如下：

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output shape: torch.Size([1, 2, 1, 1])
output value: tensor([[[[ 9.]],
         [[18.]]]], grad_fn=<MaxPool2DWithIndicesBackward>)
feature maps shape: torch.Size([1, 2, 2, 2])
output value: tensor([[[[ 9.,  9.],
          [ 9.,  9.]],
         [[18., 18.],
          [18., 18.]]]], grad_fn=<ThnnConv2DBackward>)
input shape: torch.Size([1, 1, 4, 4])
input value: (tensor([[[[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]]]]),)

torch.Tensor.register_forward_pre_hook()

功能：注册 module 的前向传播前的hook函数，可用于获取输入数据。

hook函数：

1
hook(module, input)

参数：

  • module：当前网络层
  • input：当前网络层输入数据

torch.Tensor.register_backward_hook()

功能：注册 module 的反向传播的hook函数，可用于获取梯度。

hook函数：

1
hook(module, grad_input, grad_output)

参数：

  • module：当前网络层
  • input：当前网络层输入的梯度数据
  • output：当前网络层输出的梯度数据

代码如下：

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class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 2, 3)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        return x

def forward_hook(module, data_input, data_output):
    fmap_block.append(data_output)
    input_block.append(data_input)

def forward_pre_hook(module, data_input):
    print("forward_pre_hook input:{}".format(data_input))

def backward_hook(module, grad_input, grad_output):
    print("backward hook input:{}".format(grad_input))
    print("backward hook output:{}".format(grad_output))

# 初始化网络
net = Net()
net.conv1.weight[0].detach().fill_(1)
net.conv1.weight[1].detach().fill_(2)
net.conv1.bias.data.detach().zero_()

# 注册hook
fmap_block = list()
input_block = list()
net.conv1.register_forward_hook(forward_hook)
net.conv1.register_forward_pre_hook(forward_pre_hook)
net.conv1.register_backward_hook(backward_hook)

# inference
fake_img = torch.ones((1, 1, 4, 4))   # batch size * channel * H * W
output = net(fake_img)

loss_fnc = nn.L1Loss()
target = torch.randn_like(output)
loss = loss_fnc(target, output)
loss.backward()

输出如下：

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forward_pre_hook input:(tensor([[[[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]]]]),)
backward hook input:(None, tensor([[[[0.5000, 0.5000, 0.5000],
          [0.5000, 0.5000, 0.5000],
          [0.5000, 0.5000, 0.5000]]],
        [[[0.5000, 0.5000, 0.5000],
          [0.5000, 0.5000, 0.5000],
          [0.5000, 0.5000, 0.5000]]]]), tensor([0.5000, 0.5000]))
backward hook output:(tensor([[[[0.5000, 0.0000],
          [0.0000, 0.0000]],
         [[0.5000, 0.0000],
          [0.0000, 0.0000]]]]),)

hook函数实现机制

hook函数实现的原理是在module的__call()__函数进行拦截，__call()__函数可以分为 4 个部分：

  • 第 1 部分是实现 _forward_pre_hooks
  • 第 2 部分是实现 forward 前向传播
  • 第 3 部分是实现 _forward_hooks
  • 第 4 部分是实现 _backward_hooks

由于卷积层也是一个module，因此可以记录_forward_hooks。

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def __call__(self, *input, **kwargs):
	# 第 1 部分是实现 _forward_pre_hooks
    for hook in self._forward_pre_hooks.values():
        result = hook(self, input)
        if result is not None:
            if not isinstance(result, tuple):
                result = (result,)
            input = result
            
    # 第 2 部分是实现 forward 前向传播       
    if torch._C._get_tracing_state():
        result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
    else:
        result = self.forward(*input, **kwargs)
        
    # 第 3 部分是实现 _forward_hooks   
    for hook in self._forward_hooks.values():
        hook_result = hook(self, input, result)
        if hook_result is not None:
            result = hook_result
    
    # 第 4 部分是实现 _backward_hooks
    if len(self._backward_hooks) > 0:
        var = result
        while not isinstance(var, torch.Tensor):
            if isinstance(var, dict):
                var = next((v for v in var.values() if isinstance(v, torch.Tensor)))
            else:
                var = var[0]
        grad_fn = var.grad_fn
        if grad_fn is not None:
            for hook in self._backward_hooks.values():
                wrapper = functools.partial(hook, self)
                functools.update_wrapper(wrapper, hook)
                grad_fn.register_hook(wrapper)
    return result

Hook 函数提取网络的特征图

下面通过hook函数获取 AlexNet 每个卷积层的所有卷积核参数，以形状作为 key，value 对应该层多个卷积核的 list。然后取出每层的第一个卷积核，形状是 [1, in_channle, h, w]，转换为 [in_channle, 1, h, w]，使用 TensorBoard 进行可视化，代码如下：

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writer = SummaryWriter(comment='test_your_comment', filename_suffix="_test_your_filename_suffix")

# 数据
path_img = "imgs/lena.png"     # your path to image
normMean = [0.49139968, 0.48215827, 0.44653124]
normStd = [0.24703233, 0.24348505, 0.26158768]

norm_transform = transforms.Normalize(normMean, normStd)
img_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    norm_transform
])

img_pil = Image.open(path_img).convert('RGB')
if img_transforms is not None:
    img_tensor = img_transforms(img_pil)
img_tensor.unsqueeze_(0)    # chw --> bchw

# 模型
alexnet = models.alexnet(pretrained=True)

# 注册hook
fmap_dict = dict()
for name, sub_module in alexnet.named_modules():

    if isinstance(sub_module, nn.Conv2d):
        key_name = str(sub_module.weight.shape)
        fmap_dict.setdefault(key_name, list())
        # 由于AlexNet 使用 nn.Sequantial 包装，所以 name 的形式是：features.0  features.1
        n1, n2 = name.split(".")

        def hook_func(m, i, o):
            key_name = str(m.weight.shape)
            fmap_dict[key_name].append(o)

        alexnet._modules[n1]._modules[n2].register_forward_hook(hook_func)

# forward
output = alexnet(img_tensor)

# add image
for layer_name, fmap_list in fmap_dict.items():
    fmap = fmap_list[0]# 取出第一个卷积核的参数
    fmap.transpose_(0, 1) # 把 BCHW 转换为 CBHW

    nrow = int(np.sqrt(fmap.shape[0]))
    fmap_grid = vutils.make_grid(fmap, normalize=True, scale_each=True, nrow=nrow)
    writer.add_image('feature map in {}'.format(layer_name), fmap_grid, global_step=322)

使用 TensorBoard 进行可视化如下：


# CAM(class activation map, 类激活图)

暂未完成。列出两个参考文章。

参考资料


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