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
)

如果使用 MMDetection 配置文件中的 optim_wrapper，可以使用 paramwise_cfg 来显式指定：

optim_wrapper = dict(
    type='OptimWrapper',
    optimizer=dict(type='Adam', lr=1e-4),
    paramwise_cfg=dict(
        custom_keys={
            'teacher.': dict(lr_mult=0.0, decay_mult=0.0),  # 冻结 teacher 模块
        }
    )
)

 这里的 custom_keys 配置会自动设置 teacher 模块中的参数不更新。

方法 3：使用 torch.no_grad() 包裹前向传播

如果某个模块的参数不仅不需要计算梯度，也不需要参与反向传播，可以在前向传播中使用 torch.no_grad() 包裹计算逻辑。

代码示例：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.teacher = TeacherModule()
        self.student = StudentModule()

    def forward(self, x):
        with torch.no_grad():  # 冻结 teacher 的前向传播
            teacher_output = self.teacher(x)
        student_output = self.student(x)
        return student_output

这样可以确保 teacher 的参数在前向传播时不记录计算图，进一步减少显存消耗。

方法 4：设置 eval() 模式

如果某个模块是预训练的，且在当前任务中只需要作为一个固定的特征提取器，可以将其切换到 eval() 模式。eval() 模式会自动关闭 dropout 和 BatchNorm 的统计更新。

代码示例：

model.teacher.eval()  # 切换 teacher 模块为 eval 模式

需要注意的是，eval() 仅影响前向传播中的某些特定操作（如 BatchNorm 和 Dropout），并不自动设置 requires_grad=False。

方法 5：自定义模型权重冻结函数

如果需要灵活控制，可以编写一个函数来自动冻结指定模块的参数。

代码实现：

def freeze_module(module):
    for param in module.parameters():
        param.requires_grad = False

# 冻结特定模块
freeze_module(model.teacher)

验证冻结效果

在训练开始前，可以通过以下代码检查冻结是否成功：

for name, param in model.named_parameters():
    print(f"{name}: requires_grad={param.requires_grad}")

你应该看到指定模块的参数对应的 requires_grad=False。

总结

在 MMDetection 中冻结某个模块下的所有权重可以通过以下方式实现：

1. 设置 requires_grad=False：直接控制参数是否需要计算梯度。
2. 过滤优化器参数：通过优化器配置避免优化不需要的参数。
3. 使用 torch.no_grad()：防止在前向传播中记录计算图。
4. 设置 eval() 模式：适用于预训练模块，只需固定特征提取。
5. 自定义冻结函数：更灵活地批量操作模型参数。