这篇文章主要为大家展示了“在pytorch中如何对非叶节点的变量进行梯度计算”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“在pytorch中如何对非叶节点的变量进行梯度计算”这篇文章吧。

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在pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算，也就是下图中的d,e节点，而对非叶节点，也即是c,b节点则没有显式地去保留其中间计算过程中的梯度（因为一般来说只有叶节点才需要去更新），这样可以节省很大部分的显存，但是在调试过程中，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。

注册hook函数

Tensor.register_hook[2] 可以注册一个反向梯度传导时的hook函数，这个hook函数将会在每次计算 关于该张量 的时候 被调用，经常用于调试的时候打印出非叶节点梯度。当然，通过这个手段，你也可以自定义某一层的梯度更新方法。[3] 具体到这里的打印非叶节点的梯度，代码如：

def hook_y(grad):
 print(grad)

x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad=True)
y = x + 2
z = y * y * 3

y.register_hook(hook_y) 

out = z.mean()
out.backward()

输出如:

tensor([[4.5000, 4.5000],
  [4.5000, 4.5000]])

retain_grad()

Tensor.retain_grad()显式地保存非叶节点的梯度，当然代价就是会增加显存的消耗，而用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，但是使用起来retain_grad()要比hook函数方便一些。代码如：

x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad=True)
y = x + 2
y.retain_grad()
z = y * y * 3
out = z.mean()
out.backward()
print(y.grad)

输出如：

tensor([[4.5000, 4.5000],
  [4.5000, 4.5000]])

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