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@浙大疏锦行

Grad-CAM

在深度学习中，我们经常需要查看或修改模型中间层的输出或梯度。然而，标准的前向传播和反传播过程通常是一个黑盒，我们很难直接访问中间层的信息。PyTorch 提供了一种强大的工具——hook 函数，它允许我们在不修改模型结构的情况下，获取或修改中间层的信息。它的核心价值在于让开发者能够动态监听、捕获甚至修改模型内部任意层的输入 / 输出或梯度，而无需修改模型的原始代码结构。

常用场景如下：

1. 调试与可视化中间层输出

2. 特征提取：如在图像分类模型中提取高层语义特征用于下游任务

3. 梯度分析与修改： 在训练过程中，对某些层进行梯度裁剪或缩放，以改变模型训练的动态

4. 模型压缩：在推理阶段对特定层的输出应用掩码（如剪枝后的模型权重掩码），实现轻量化推理。

我们之前介绍过机器学习可解释性工具，例如 SHAP、PDPBox 等，这些工具在处理结构化数据时，能够有效揭示模型内部的决策逻辑。而在深度学习领域，同样存在一系列方法来解析模型的决策过程：以图像分类任务为例，我们不仅可以通过可视化特征图，直观观察不同层对图像特征的提取程度；还能进一步借助 Grad-CAM 等技术生成特征热力图，清晰展现模型在预测过程中对图像不同区域的关注重点，从而深入理解其决策机制。

1.1回调函数

Hook本质是回调函数，所以我们先介绍一下回调函数

回调函数是作为参数传递给其他函数的函数，其目的是在某个特定事件发生时被调用执行。这种机制允许代码在运行时动态指定需要执行的逻辑，实现了代码的灵活性和可扩展性。

回调函数的核心价值在于：

1. 解耦逻辑：将通用逻辑与特定处理逻辑分离，使代码更模块化。

2. 事件驱动编程：在异步操作、事件监听（如点击按钮、网络请求完成）等场景中广泛应用。

3. 延迟执行：允许在未来某个时间点执行特定代码，而不必立即执行。

其中回调函数作为参数传入，所以在定义的时候一般用callback来命名，在 PyTorch 的 Hook API 中，回调参数通常命名为 hook

# 定义一个回调函数 def handle_result(result): """处理计算结果的回调函数""" print(f"计算结果是: {result}") # 定义一个接受回调函数的函数 def calculate(a, b, callback): # callback是一个约定俗成的参数名 """ 这个函数接受两个数值和一个回调函数，用于处理计算结果。 执行计算并调用回调函数 """ result = a + b callback(result) # 在计算完成后调用回调函数 # 使用回调函数 calculate(3, 5, handle_result) # 输出: 计算结果是: 8

回调函数核心是将处理逻辑（回调）作为参数传递给计算函数，控制流：计算函数 → 回调函数，适合一次性或动态的处理需求（控制流指的是程序执行时各代码块的执行顺序）

装饰器实现核心是修改原始函数的行为，在其基础上添加额外功能，控制流：被装饰函数 → 原始计算 → 回调函数，适合统一的、可复用的处理逻辑

两种实现方式都达到了相同的效果，但装饰器提供了更优雅的语法和更好的代码复用性。在需要对多个计算函数应用相同回调逻辑时，装饰器方案会更加高效。

总结：从回调到装饰器的思维升级**

1. 回调函数是“被动响应”的工具，核心是“传递函数作为参数，等待触发”。

2. 装饰器是“主动改造”的工具，核心是“用新函数包装原函数，修改行为”。

3. Hook 函数是两者的灵活结合，既可以通过回调参数实现（如 PyTorch），也可以通过装饰器机制实现（如某些框架的生命周期钩子）。

Hook 的底层工作原理PyTorch 的 Hook 机制基于其**动态计算图**系统：

1. 当你注册一个 Hook 时，PyTorch 会在计算图的特定节点（如模块或张量）上添加一个回调函数。

2. 当计算图执行到该节点时（前向或反向传播），自动触发对应的 Hook 函数。

3. Hook 函数可以访问或修改流经该节点的数据（如输入、输出或梯度）。

这种设计使得 Hook 能够在不干扰模型正常运行的前提下，灵活地插入自定义逻辑。

理解这两个概念后，再学习 Hook 会更轻松——Hook 本质是在程序流程中预留的“可插入点”，而插入的方式可以是回调函数、装饰器或其他形式。

1.2 lamda匿名函数

在hook中常常用到lambda函数，它是一种匿名函数（没有正式名称的函数），最大特点是用完即弃，无需提前命名和定义。它的语法形式非常简约，仅需一行即可完成定义，格式如下：

lambda 参数列表: 表达式

- 参数列表：可以是单个参数、多个参数或无参数。

- 表达式：函数的返回值（无需 return 语句，表达式结果直接返回）。

这种形式很简约，只需要一行就可以定义一个函数，lambda 的核心价值在于用极简语法快速定义临时函数，避免为一次性使用的简单逻辑单独命名函数，从而减少代码冗余，提升开发效率。

Hook函数

Hook 函数是一种回调函数，它可以在不干扰模型正常计算流程的情况下，插入到模型的特定位置，以便获取或修改中间层的输出或梯度。PyTorch 提供了两种主要的 hook：

1. Module Hooks：用于监听整个模块的输入和输出

2. Tensor Hooks：用于监听张量的梯度

下面我们将通过具体的例子来学习这两种 hook 的使用方法。

2.1 模块钩子 (Module Hooks)

模块钩子允许我们在模块的输入或输出经过时进行监听。PyTorch 提供了两种模块钩子：

- register_forward_hook：在前向传播时监听模块的输入和输出

- register_backward_hook：在反向传播时监听模块的输入梯度和输出梯度

2.1.1 前向钩子 (Forward Hook)

前向钩子是一个函数，它会在模块的前向传播完成后立即被调用。这个函数可以访问模块的输入和输出，但不能修改它们。让我们通过一个简单的例子来理解前向钩子的工作原理。

import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的卷积神经网络模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() # 定义卷积层：输入通道1，输出通道2，卷积核3x3，填充1保持尺寸不变 self.conv = nn.Conv2d(1, 2, kernel_size=3, padding=1) # 定义ReLU激活函数 self.relu = nn.ReLU() # 定义全连接层：输入特征2*4*4，输出10分类 self.fc = nn.Linear(2 * 4 * 4, 10) def forward(self, x): # 卷积操作 x = self.conv(x) # 激活函数 x = self.relu(x) # 展平为一维向量，准备输入全连接层 x = x.view(-1, 2 * 4 * 4) # 全连接分类 x = self.fc(x) return x # 创建模型实例 model = SimpleModel() # 创建一个列表用于存储中间层的输出 conv_outputs = [] # 定义前向钩子函数 - 用于在模型前向传播过程中获取中间层信息 def forward_hook(module, input, output): """ 前向钩子函数，会在模块每次执行前向传播后被自动调用 参数: module: 当前应用钩子的模块实例 input: 传递给该模块的输入张量元组 output: 该模块产生的输出张量 """ print(f"钩子被调用！模块类型: {type(module)}") print(f"输入形状: {input[0].shape}") # input是一个元组，对应 (image, label) print(f"输出形状: {output.shape}") # 保存卷积层的输出用于后续分析 # 使用detach()避免追踪梯度，防止内存泄漏 conv_outputs.append(output.detach()) # 在卷积层注册前向钩子 # register_forward_hook返回一个句柄，用于后续移除钩子 hook_handle = model.conv.register_forward_hook(forward_hook) # 创建一个随机输入张量 (批次大小=1, 通道=1, 高度=4, 宽度=4) x = torch.randn(1, 1, 4, 4) # 执行前向传播 - 此时会自动触发钩子函数 output = model(x) # 释放钩子 - 重要！防止在后续模型使用中持续调用钩子造成意外行为或内存泄漏 hook_handle.remove() # # 打印中间层输出结果 # if conv_outputs: # print(f"\n卷积层输出形状: {conv_outputs[0].shape}") # print(f"卷积层输出值示例: {conv_outputs[0][0, 0, :, :]}")

在上面的例子中，我们定义了一个简单的模型，包含卷积层、ReLU激活函数和全连接层。然后，我们在卷积层上注册了一个前向钩子。当前向传播执行到卷积层时，钩子函数会被自动调用。

钩子函数接收三个参数：

- module：应用钩子的模块实例

- input：传递给模块的输入（可能包含多个张量）

- output：模块的输出

我们可以在钩子函数中查看或记录这些信息，但不能直接修改它们。如果需要修改输出，可以使用 register_forward_pre_hook 或 register_forward_hook_with_kwargs（PyTorch 1.9+）。

最后，我们使用 hook_handle.remove()释放了钩子，这一点很重要，因为未释放的钩子可能会导致内存泄漏。

# 让我们可视化卷积层的输出 if conv_outputs: plt.figure(figsize=(10, 5)) # 原始输入图像 plt.subplot(1, 3, 1) plt.title('输入图像') plt.imshow(x[0, 0].detach().numpy(), cmap='gray') # 显示灰度图像 # 第一个卷积核的输出 plt.subplot(1, 3, 2) plt.title('卷积核1输出') plt.imshow(conv_outputs[0][0, 0].detach().numpy(), cmap='gray') # 第二个卷积核的输出 plt.subplot(1, 3, 3) plt.title('卷积核2输出') plt.imshow(conv_outputs[0][0, 1].detach().numpy(), cmap='gray') plt.tight_layout() plt.show()

2.1.2反向钩子

反向钩子与前向钩子类似，但它是在反向传播过程中被调用的。反向钩子可以用来获取或修改梯度信息。

# 定义一个存储梯度的列表 conv_gradients = [] # 定义反向钩子函数 def backward_hook(module, grad_input, grad_output): # 模块：当前应用钩子的模块 # grad_input：模块输入的梯度 # grad_output：模块输出的梯度 print(f"反向钩子被调用！模块类型: {type(module)}") print(f"输入梯度数量: {len(grad_input)}") print(f"输出梯度数量: {len(grad_output)}") # 保存梯度供后续分析 conv_gradients.append((grad_input, grad_output)) # 在卷积层注册反向钩子 hook_handle = model.conv.register_backward_hook(backward_hook) # 创建一个随机输入并进行前向传播 x = torch.randn(1, 1, 4, 4, requires_grad=True) output = model(x) # 定义一个简单的损失函数并进行反向传播 loss = output.sum() loss.backward() # 释放钩子 hook_handle.remove()

2.2 张量钩子 (Tensor Hooks)

除了模块钩子，PyTorch 还提供了张量钩子，允许我们直接监听和修改张量的梯度。张量钩子有两种：

- register_hook：用于监听张量的梯度

- register_full_backward_hook：用于在完整的反向传播过程中监听张量的梯度（PyTorch 1.4+）

# 创建一个需要计算梯度的张量 x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) y = x ** 2 z = y ** 3 # 定义一个钩子函数，用于修改梯度 def tensor_hook(grad): print(f"原始梯度: {grad}") # 修改梯度，例如将梯度减半 return grad / 2 # 在y上注册钩子 hook_handle = y.register_hook(tensor_hook) # 计算梯度 z.backward() print(f"x的梯度: {x.grad}") # 释放钩子 hook_handle.remove()

在这个例子中，我们创建了一个计算图 z = (x^2)^3。然后在中间变量 y 上注册了一个钩子。当调用 z.backward() 时，梯度会从 z 反向传播到 x。在传播过程中，钩子函数会被调用，我们可以在钩子函数中查看或修改梯度。

在这个例子中，我们将梯度减半，因此最终 x 的梯度是原始梯度的一半。

Grag-CAM

Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 算法是一种强大的可视化技术，用于解释卷积神经网络 (CNN) 的决策过程。它通过计算特征图的梯度来生成类激活映射（Class Activation Mapping，简称 CAM ），直观地显示图像中哪些区域对模型的特定预测贡献最大。

Grad-CAM 的核心思想是：通过反向传播得到的梯度信息，来衡量每个特征图对目标类别的重要性。

1. 梯度信息：通过计算目标类别对特征图的梯度，得到每个特征图的重要性权重。

2. 特征加权：用这些权重对特征图进行加权求和，得到类激活映射。

3. 可视化：将激活映射叠加到原始图像上，高亮显示对预测最关键的区域。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 设置随机种子确保结果可复现 # 在深度学习中，随机种子可以让每次运行代码时，模型初始化参数、数据打乱等随机操作保持一致，方便调试和对比实验结果 torch.manual_seed(42) np.random.seed(42) # 加载CIFAR-10数据集 # 定义数据预处理步骤，先将图像转换为张量，再进行归一化操作 # 归一化的均值和标准差是(0.5, 0.5, 0.5)，这里的均值和标准差是对CIFAR-10数据集的经验值，使得数据分布更有利于模型训练 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载测试集，指定数据集根目录为'./data'，设置为测试集（train=False），如果数据不存在则下载（download=True），并应用上述定义的预处理 testset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=False, download=True, transform=transform ) # 定义类别名称，CIFAR-10数据集包含这10个类别 classes = ('飞机', '汽车', '鸟', '猫', '鹿', '狗', '青蛙', '马', '船', '卡车') # 定义一个简单的CNN模型 class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() # 第一个卷积层，输入通道为3（彩色图像），输出通道为32，卷积核大小为3x3，填充为1以保持图像尺寸不变 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1) # 第二个卷积层，输入通道为32，输出通道为64，卷积核大小为3x3，填充为1 self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) # 第三个卷积层，输入通道为64，输出通道为128，卷积核大小为3x3，填充为1 self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) # 最大池化层，池化核大小为2x2，步长为2，用于下采样，减少数据量并提取主要特征 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 第一个全连接层，输入特征数为128 * 4 * 4（经过前面卷积和池化后的特征维度），输出为512 self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 512) # 第二个全连接层，输入为512，输出为10（对应CIFAR-10的10个类别） self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 第一个卷积层后接ReLU激活函数和最大池化操作，经过池化后图像尺寸变为原来的一半，这里输出尺寸变为16x16 x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) # 第二个卷积层后接ReLU激活函数和最大池化操作，输出尺寸变为8x8 x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) # 第三个卷积层后接ReLU激活函数和最大池化操作，输出尺寸变为4x4 x = self.pool(F.relu(self.conv3(x))) # 将特征图展平为一维向量，以便输入到全连接层 x = x.view(-1, 128 * 4 * 4) # 第一个全连接层后接ReLU激活函数 x = F.relu(self.fc1(x)) # 第二个全连接层输出分类结果 x = self.fc2(x) return x # 初始化模型 model = SimpleCNN() print("模型已创建") # 如果有GPU则使用GPU，将模型转移到对应的设备上 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) # 训练模型（简化版，实际应用中应该进行完整训练） def train_model(model, epochs=1): # 加载训练集，指定数据集根目录为'./data'，设置为训练集（train=True），如果数据不存在则下载（download=True），并应用前面定义的预处理 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=True, download=True, transform=transform ) # 创建数据加载器，设置批量大小为64，打乱数据顺序（shuffle=True），使用2个线程加载数据 trainloader = torch.utils.data.DataLoader( trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2 ) # 定义损失函数为交叉熵损失，用于分类任务 criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义优化器为Adam，用于更新模型参数，学习率设置为0.001 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 从数据加载器中获取图像和标签 inputs, labels = data # 将图像和标签转移到对应的设备（GPU或CPU）上 inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) # 清空梯度，避免梯度累加 optimizer.zero_grad() # 模型前向传播得到输出 outputs = model(inputs) # 计算损失 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播计算梯度 loss.backward() # 更新模型参数 optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: # 每100个批次打印一次平均损失 print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] 损失: {running_loss / 100:.3f}') running_loss = 0.0 print("训练完成") # 训练模型（可选，如果有预训练模型可以加载） # 取消下面这行的注释来训练模型 # train_model(model, epochs=1) # 或者尝试加载预训练模型（如果存在） try: # 尝试加载名为'cifar10_cnn.pth'的模型参数 model.load_state_dict(torch.load('cifar10_cnn.pth')) print("已加载预训练模型") except: print("无法加载预训练模型，使用未训练模型或训练新模型") # 如果没有预训练模型，可以在这里调用train_model函数 train_model(model, epochs=1) # 保存训练后的模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'cifar10_cnn.pth') # 设置模型为评估模式，此时模型中的一些操作（如dropout、batchnorm等）会切换到评估状态 model.eval() # Grad-CAM实现 class GradCAM: def __init__(self, model, target_layer): self.model = model self.target_layer = target_layer self.gradients = None self.activations = None # 注册钩子，用于获取目标层的前向传播输出和反向传播梯度 self.register_hooks() def register_hooks(self): # 前向钩子函数，在目标层前向传播后被调用，保存目标层的输出（激活值） def forward_hook(module, input, output): self.activations = output.detach() # 反向钩子函数，在目标层反向传播后被调用，保存目标层的梯度 def backward_hook(module, grad_input, grad_output): self.gradients = grad_output[0].detach() # 在目标层注册前向钩子和反向钩子 self.target_layer.register_forward_hook(forward_hook) self.target_layer.register_backward_hook(backward_hook) def generate_cam(self, input_image, target_class=None): # 前向传播，得到模型输出 model_output = self.model(input_image) if target_class is None: # 如果未指定目标类别，则取模型预测概率最大的类别作为目标类别 target_class = torch.argmax(model_output, dim=1).item() # 清除模型梯度，避免之前的梯度影响 self.model.zero_grad() # 反向传播，构造one-hot向量，使得目标类别对应的梯度为1，其余为0，然后进行反向传播计算梯度 one_hot = torch.zeros_like(model_output) one_hot[0, target_class] = 1 model_output.backward(gradient=one_hot) # 获取之前保存的目标层的梯度和激活值 gradients = self.gradients activations = self.activations # 对梯度进行全局平均池化，得到每个通道的权重，用于衡量每个通道的重要性 weights = torch.mean(gradients, dim=(2, 3), keepdim=True) # 加权激活映射，将权重与激活值相乘并求和，得到类激活映射的初步结果 cam = torch.sum(weights * activations, dim=1, keepdim=True) # ReLU激活，只保留对目标类别有正贡献的区域，去除负贡献的影响 cam = F.relu(cam) # 调整大小并归一化，将类激活映射调整为与输入图像相同的尺寸（32x32），并归一化到[0, 1]范围 cam = F.interpolate(cam, size=(32, 32), mode='bilinear', align_corners=False) cam = cam - cam.min() cam = cam / cam.max() if cam.max() > 0 else cam return cam.cpu().squeeze().numpy(), target_class

import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体支持 plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 选择一个随机图像 # idx = np.random.randint(len(testset)) idx = 102 # 选择测试集中的第101张图片 (索引从0开始) image, label = testset[idx] print(f"选择的图像类别: {classes[label]}") # 转换图像以便可视化 def tensor_to_np(tensor): img = tensor.cpu().numpy().transpose(1, 2, 0) mean = np.array([0.5, 0.5, 0.5]) std = np.array([0.5, 0.5, 0.5]) img = std * img + mean img = np.clip(img, 0, 1) return img # 添加批次维度并移动到设备 input_tensor = image.unsqueeze(0).to(device) # 初始化Grad-CAM（选择最后一个卷积层） grad_cam = GradCAM(model, model.conv3) # 生成热力图 heatmap, pred_class = grad_cam.generate_cam(input_tensor) # 可视化 plt.figure(figsize=(12, 4)) # 原始图像 plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(tensor_to_np(image)) plt.title(f"原始图像: {classes[label]}") plt.axis('off') # 热力图 plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(heatmap, cmap='jet') plt.title(f"Grad-CAM热力图: {classes[pred_class]}") plt.axis('off') # 叠加的图像 plt.subplot(1, 3, 3) img = tensor_to_np(image) heatmap_resized = np.uint8(255 * heatmap) heatmap_colored = plt.cm.jet(heatmap_resized)[:, :, :3] superimposed_img = heatmap_colored * 0.4 + img * 0.6 plt.imshow(superimposed_img) plt.title("叠加热力图") plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.savefig('grad_cam_result.png') plt.show() # print("Grad-CAM可视化完成。已保存为grad_cam_result.png")