PyTorch迁移学习核心技巧：模型加载、按需初始化权重和分组设置学习率

PyTorch迁移学习核心技巧：模型加载、按需初始化权重和分组设置学习率

迁移学习是深度学习中常用的技术，它通过利用已经在大规模数据集上训练好的模型，来解决在新任务上的问题。在PyTorch中，迁移学习可以通过加载预训练模型、按需初始化模块权重和设置不同层的学习率来实现。本文将详细介绍这些核心技巧，并提供相应的源代码。

1. 加载预训练模型
   在迁移学习中，我们通常会使用在大规模数据集上预训练好的模型作为初始模型。PyTorch提供了torchvision.models模块，其中包含了一些常用的预训练模型，如ResNet、VGG等。我们可以使用该模块提供的函数加载预训练模型，并将其用于新任务。

下面是加载ResNet-18预训练模型的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.resnet18(