MMDetection 设置某个模块下的所有权重都是不需要梯度怎么设置？

在 MMDetection 中，如果需要设置某个模块下的所有权重不参与梯度计算，可以通过以下步骤实现。具体实现方式包括冻结参数以及确保这些参数不会被优化器更新。

方法 1：设置 requires_grad=False

这是最直接的方法，通过将模块中的所有参数的 requires_grad 属性设置为 False，使其在训练过程中不计算梯度。

代码示例：

# 冻结当前模块下的所有参数
for param in model.module_name.parameters():
    param.requires_grad = False

在 MMDetection 中，假设你有一个 teacher 模块需要冻结：

# 假设 model.teacher 是需要冻结的模块
for param in model.teacher.parameters():
    param.requires_grad = False

 这样处理后：

• 该模块的权重在前向传播时不会参与梯度计算。
• 这些参数不会被优化器更新。

方法 2：过滤优化器的参数

通过调整优化器的参数列表，仅让需要计算梯度的参数参与优化。

代码示例：

# 过滤出需要计算梯度的参数
optimizer = torch.optim.Adam(
    filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-4
)