Python Hook 机制在模型训练中的高级应用：实时捕获中间层激活与梯度 大家好，今天我们来深入探讨一个在深度学习领域非常实用且强大的技术：利用 Python 的 Hook 机制，在模型训练过程中实时捕获中间层的激活和梯度信息。这项技术对于模型的可解释性分析、调试以及深入理解模型行为具有重要意义。 一、 Hook 机制概述 Hook 机制，顾名思义，就像一个钩子，允许我们在代码执行过程中的特定点“钩住”并执行自定义的操作，而无需修改原始代码。在深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）中，Hook 机制被广泛用于监控和修改模型内部的状态，例如激活值和梯度。 在 PyTorch 中，我们可以通过 register_forward_hook() 和 register_backward_hook() 方法分别注册前向传播和反向传播的 Hook 函数。这些 Hook 函数会在相应操作执行前后被自动调用，并将相关信息作为参数传递给 Hook 函数。 二、 Hook 函数的定义 一个 Hook 函数通常接收三个参数： module: 当前被 Hook 的模块（例如，一个卷积层 …