目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。
实验
可视化rroi_align的梯度
1.pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将图片数据声明为variable
im_data = Variable(im_data, requires_grad=True)
2.进行前向传播，最后的loss映射为一个一维的张量
pooled_feat = roipool(im_data, rois.view(-1, 6)) res = pooled_feat.pow(2).sum() res.backward()
3.注意求loss的时候采用更加复杂，或者更多的运算（这样在梯度可视化的时候效果才更加明显）
可视化效果
原始图片
梯度可视化图片
原图+梯度图
小结：
可以看到误差梯度的位置是正确的，误差是否正确，需要其他方式验证（暂时没有思路）
可以看到上面在求loss的时候为：loss = sum(x2)，但是如果换成：loss = mean(x)，效果就没有上面明显。
实验二的效果
loss = mean(x)
可以看到根本无法看到误差梯度的位置信息
实验三：loss = sum(x)
小结： 可以看到位置信息有差别，比如国徽部分，这会让人以为，国徽部分只利用了左部分的信息，或者自己手写的操作误差索引不对。
可以通过两种方式进行验证
1.用更多，更复杂的运算求loss，比如pow，等
2.用matplotlib显示图片后，用鼠标可以指示每个点的具体的值，可以检测有误差梯度区域是否和无误差梯度区域有差别。
以上这篇pytorch对梯度进行可视化进行梯度检查教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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