关于使用 hook 获取神经网络内部features时遇到的问题和解决方案的记录

内容导读

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内容图文

关于使用 hook 获取神经网络内部features时遇到的问题和解决方案的记录

一、错误代码：

feat = []
def hook(module, inputs, outputs):
    feat.append(inputs.clone().to(device))

二、报错：

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'clone'
原因分析：inputs是一个由多个Tensor类型数据作为元素组成的Tuple数据。

三、解决方案思考：

由于后续操作都需要使用Tensor数据，
而直接使用torch.FloatTensor(Tuple)将Tuple转换为Tensor会因为Tuple内有多个元素而报错，
所以，决定直接读取Tuple内的Tensor数据。然后发现Tuple内就一个Tensor元素。。。。。所以我之前白担心了，还以为要考虑整合Tensor到一块儿。。。。

四、解决后的代码：

feat = []
def hook(module, inputs, outputs):
    feat.append(inputs[0].clone().to(device))

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的关于使用 hook 获取神经网络内部features时遇到的问题和解决方案的记录全部内容，希望文章能够帮你解决关于使用 hook 获取神经网络内部features时遇到的问题和解决方案的记录所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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