Mindspore冻结参数

在PyTorch中,冻结模型参数需设置requires_grad为False并从优化器中移除。而MindSpore通过全图梯度计算,只需指定训练参数给优化器和grad。若要返回额外信息,MindSpore使用has_aux和loss组合,权重通过trainable_params获取。

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做过pytorch框架下机器学习的人,应该或多或少都知道pytorch框架下训练模型是基于tensor的。所以在冻结参数时通常需要两步操作,首先设置模型中想要冻结的参数的requires_grad属性为Fasle,然后在优化器中把想要冻结的参数去掉,或者说只将想训练的的权值提供给优化器。

但mindspore下是通过全图梯度计算实现训练的,所以如果希望冻结参数,只需要把想要训练的参数给到优化器以及求梯度的函数grad即可。

其中grad在当前的mindspore2.0.0alpha版本中是mindspore.grad()函数,一般是在TrainOneStepCell中使用。

一般在训练的时候如果希望模型能返回除了loss之外的其他值,需要使用到has_aux参数,然后把所有的loss加和到一个loss变量中,放在返回值的第一个位置。

weights就是放参数的地方,一般通过trainable_params()函数获取,返回的是一个参数列表,多个参数列表直接通过+运算符连接起来就可以了。

基于MindSpore的ResNet-50在毒蘑菇识别中的应用通常涉及到深度学习MindSpore对卷积神经网络(ResNet-50)的实现以及迁移学习的过程。首先,你需要安装MindSpore框架,并了解如何导入预训练的ResNet-50模型。 以下是简化的步骤概述: 1. **安装MindSpore**: 官方网站上有详细的安装指南,确保你已经安装了MindSpore及其依赖。 2. **加载预训练模型**: 使用`mindspore.nn.DenseNet`或`mindspore.nn.ResNet50`等模块加载预训练的ResNet-50模型,它可能已经在ImageNet数据集上进行了训练。 ```python from mindspore import Model, load_checkpoint # 加载预训练模型 net = ResNet50(num_classes=your_mushroom_classes) # 将your_mushroom_classes替换为你实际的蘑菇类别数量 model = Model(net) ``` 3. **下载和准备数据**: 获取包含毒蘑菇图像的数据集,如UCM datasets,然后将其转换成MindSpore支持的格式。 4. **迁移学习**: 由于ResNet-50已经学习了一般物体特征,可以直接冻结部分层,只训练特定于蘑菇识别的新层。 ```python # 冻结所有层除了最后几层 for param in net.trainable_params(): param.requires_grad = False net.set_train(True) # 开启模型训练模式 # 添加新的全连接层用于蘑菇分类 new_fc = nn.Dense(your_mushroom_classes, activation='softmax') net.add_sublayer('fc', new_fc) # 重新编译模型并指定优化器和损失函数 loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True) opt = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, net.get_parameters()), learning_rate=your_learning_rate) ``` 5. **训练模型**: 使用训练数据迭代更新模型参数。 ```python train_dataset, val_dataset = create_your_datasets() # 创建数据迭代器 model.train(train_dataset, epochs=num_epochs, callbacks=[]) # 训练完成后保存模型 save_path = 'path_to_save_model' mindspore.save_checkpoint(model, save_path) ``` 6. **评估与预测**: 使用验证集评估模型性能,并用新模型进行毒蘑菇识别。 注意:这只是一个大概的框架,实际代码可能会根据具体需求和环境调整。你可以参考MindSpore官方文档或GitHub上的示例代码来完成这个任务。
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