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检查模型是否存在梯度消失/爆炸：您可以使用TorchExplorer来检查模型是否存在梯度消失或爆炸的问题。 -
检查特定模块的输入是否分布良好：TorchExplorer可以帮助您检查特定模块的输入是否分布良好。如果输入的分布不符合预期，您可以考虑在该模块之前添加标准化层来改善数据的分布情况。 -
捕捉错误：TorchExplorer可以帮助您捕捉一些错误，例如在模块的输出可能为负数时使用ReLU非线性作为最后一层的情况。 -
对于合并输出的多个子模块，检查梯度流动情况：如果模型的输出由多个子模块组成，您可以使用TorchExplorer来检查梯度是否更多地流向其中一个子模块，以便了解模型中的梯度分布情况。 -
对于接收多个输入的模块，通过相对梯度范数的大小查看哪个输入更重要：您可以使用TorchExplorer来比较相对梯度范数的大小，以确定模块中哪个输入更重要。 -
确保潜在空间/嵌入分布健康：对于具有潜在空间或嵌入表示的模型（例如VAE），TorchExplorer可以帮助您确保这些值的分布看起来健康，例如验证潜在值是否接近正态分布。 -
使用torchexplorer.attach查看梯度流动路径：您可以使用TorchExplorer的attach功能来观察梯度是否主要流经跳过连接或主要网络路径，以更好地理解模型中的梯度流动情况。
安装方法
# Mac os
# brew install graphviz
sudo apt-get install libgraphviz-dev graphviz
pip install torchexplorer使用示例
import torch
from torch import nn
import torchexplorer
class AttachModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
self.fc2 = nn.Linear(10, 10)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torchexplorer.attach(x, self, 'intermediate')
return self.fc2(x)
model = AttachModule()
dummy_X = torch.randn(5, 10)
torchexplorer.watch(model, log_freq=1, backend='standalone')
model(dummy_X).sum().backward()
发布者：股市刺客，转载请注明出处：https://www.95sca.cn/archives/111111
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