Graph pytorch中正向传递计算图结构的获取

是否有任何方法可以自动提取一个计算图，该图表示一系列pytorch计算中的向前传递？我们希望图中的节点能够访问组成前向传递的函数，以便我们可以单独调用它们。我们还希望能够访问每个函数的中间输出值

这与由

autograd

构建的计算图有所不同，后者通常只表示向后传递。其节点仅包含对一个

grad\u fn

的引用，它是向前函数的导数

例如，如果我们提供以下代码：

导入火炬
x=火炬。随机数（10）
M=火炬。随机数（10，10）
h=火炬。matmul（M，x）
h=火炬。添加（h，x）
h=火炬。tanh（h）
y=火炬总数（h）

我们想自动提取一个图形结构，如

     y
     |
   [sum]
     |
   [tanh]
     |
   [add] 
  /     \
  | [matmul]     
  | /      \
  x         M

其中，每个带括号的节点可以是一个对象（例如，调用

节点

），该对象将对其相应函数的引用存储为属性，并在向前传递期间存储函数的输出

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如果有人能指出任何pytorch API能够实现类似这样的功能，那就太好了

你可能想调查一下。您可以为任何

nn.Module

注册前向钩子，钩子本身具有对类实例的引用。这些可能用于在向前传递期间构造字典。该工具相对简单，并使用类似的方法来构建向前传球的摘要，也许它可以帮助您查看它？非常感谢！！！我一定会看看你刚才提到的功能。