这篇文章主要为大家展示了“在pytorch中如何对非叶节点的变量进行梯度计算”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“在pytorch中如何对非叶节点的变量进行梯度计算”这篇文章吧。
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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 
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]])
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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