在pytorch中对非叶节点的变量计算梯度

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 $w$的梯度 $\dfrac{\partial L}{\partial w}$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]])

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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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Reference

[1]. https://discuss.pytorch.org/t/how-to-compute-the-gradients-of-non-leaf-variables-in-pytorch/5736
[2]. https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/tensor.html#Tensor.register_hook
[3]. https://discuss.pytorch.org/t/what-are-hooks-used-for/40020/2