pytorch黑箱模型

PyTorch中的黑箱模型指的是我们对模型内部的运行机制和参数变化不太了解的情况。在炼丹的学习过程中，我们可能会变成调包侠，直接使用现成的模型，而不去了解每个部分的原理。然而，为了更好地理解模型的运行和优化超参数，我们可以使用PyTorch的可视化工具来拆解模型的训练过程，了解数据每一步的变化。通过使用`register_forward_hook()`函数，我们可以将自定义的钩子（Hook）实例化并将其输入到模型的特定层中，例如`model.conv\[3\]`。这样，我们就可以在模型运行过程中获取特定层的输出或中间结果。另外，我们还可以使用`torchinfo`包来获取更详细的节点信息，例如使用`summary(model, (1, 1, 28, 28))`来获取模型的摘要信息，其中`(1, 1, 28, 28)`表示输入的图片数量、通道数和尺寸。通过这些工具，我们可以更好地理解和调试PyTorch中的黑箱模型。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Datawhale学习】Pytorch可视化](https://blog.csdn.net/qq_41913284/article/details/126550311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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