Inspectarea Activărilor și Gradientelor cu Forward și Backward Hooks în PyTorch & Deep Learning Practic

import torch
import torch.nn as nn

activari = {}

def hook_captura(module, input, output):
    activari["iesire_strat"] = output.detach().clone()

model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 20), nn.ReLU(), nn.Linear(20, 2))

# Înregistrare hook pe primul strat Linear
handle = model[0].register_forward_hook(hook_captura)

# Forward pass normal
x = torch.randn(1, 10)
_ = model(x)

print("Activare capturată:", activari["iesire_strat"].shape)
# Deconectare hook după utilizare
handle.remove()