在PyTorch中如何冻结卷积核的部分参数？

对于那些热衷于深度学习和神经网络研究的朋友们来说，PyTorch无疑是一个强有力的工具箱。它不仅提供了灵活的操作方式，还拥有强大的社区支持。当我们想要对一个预训练模型进行微调(fine-tuning)，或者仅仅只想训练模型中的某些特定层时，就需要用到“冻结”这个概念了。冻结部分参数的意思是在模型训练过程中保持这些参数不变，这在迁移学习中非常常见。今天我们就来聊聊在PyTorch中如何冻结卷积核的部分参数。

什么是冻结？

冻结是指在训练过程中，阻止模型的一部分参数进行更新。在深度学习中，我们经常使用预训练模型作为初始权重，然后仅对特定层进行微调。例如，在图像分类任务中，由于底层特征（如边缘检测）通常具有通用性，因此我们倾向于保留这些层的权重，并只对顶层进行微调。这就是为什么我们需要冻结某些层的原因。

如何冻结卷积核？

在PyTorch中，冻结层可以通过设置requires_grad属性为False来实现。这意味着这些参数不会被计算梯度，从而不会被优化器更新。冻结操作可以作用于整个模型或模型的某个子模块。

冻结整个模型

如果你希望冻结整个模型，你可以这样操作：

import torch.nn as nn
from torchvision