25,PyTorch 模型参数的冻结与微调-优快云博客

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25. PyTorch 模型参数的冻结与微调

在深度学习中，模型参数的冻结与微调是迁移学习中两个非常重要的操作，它们可以帮助我们更高效地利用预训练模型，并在特定任务上取得更好的性能。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中进行模型参数的冻结与微调，以及这些操作的具体应用场景和注意事项。

25.1 参数冻结

参数冻结是指在训练过程中，将模型的某些层的参数设置为不可训练，即这些层的参数在训练过程中不会更新。这通常用于以下几种情况：

保留预训练模型的通用特征：预训练模型在大规模数据集上训练得到，其早期层通常能够提取通用的特征（如边缘、纹理等）。通过冻结这些层，可以保留这些通用特征，避免在微调过程中被破坏。
减少计算量和内存占用：冻结部分层可以显著减少训练过程中的计算量和内存占用，从而加快训练速度，尤其适用于资源受限的环境。
防止过拟合：在小规模数据集上进行微调时，冻结部分层可以防止模型过度拟合训练数据。

冻结参数的实现

在 PyTorch 中，可以通过设置 requires_grad 属性为 False 来冻结参数。以下是一个示例：

import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 冻结所有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

在这个例子中，model.parameters() 返回模型的所有参数，通过设置 requires_grad=False，这些参数在后续的训练中将不会更新。

如果只想冻结部分层，可以对特定层的参数进行操作。例如，只冻结 ResNet 的卷积层：

# 冻结卷积层
for name, param in model.named_parameters():
    if 'conv' in name:
        param.requires_grad = False

25.2 参数微调

参数微调是指在冻结部分层的基础上，对模型的某些层进行训练，以适应特定的任务。微调通常包括以下步骤：

加载预训练模型：加载在大规模数据集上预训练好的模型。
冻结部分层：根据需要冻结部分层，保留通用特征。
修改或添加层：根据目标任务的需求，修改或添加新的层，如替换最后的分类层。
训练模型：在目标数据集上对模型进行训练，优化新添加的层或部分解冻的层。

微调的实现

以下是一个完整的微调示例，使用 ResNet50 模型对 CIFAR-10 数据集进行分类任务：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision import transforms
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 冻结所有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 替换最后的分类层
num_classes = 10
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

# 仅对新添加的分类层进行训练
for param in model.fc.parameters():
    param.requires_grad = True

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集
train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001)

# 微调模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')

在这个例子中，我们首先冻结了 ResNet50 的所有参数，然后替换了最后的分类层，并仅对新添加的分类层进行训练。通过这种方式，模型能够快速适应 CIFAR-10 数据集，同时保留了预训练模型的通用特征。

25.3 冻结与微调的策略

在实际应用中，冻结与微调的策略需要根据具体任务和数据集进行调整。以下是一些常见的策略：

冻结所有层，仅训练新添加的层：适用于数据集较小，且预训练模型的通用特征已经足够好的情况。
部分解冻：在训练过程中逐步解冻部分层，先训练新添加的层，然后逐步解冻靠近输出的层，最后解冻靠近输入的层。这种方法可以更好地平衡训练速度和模型性能。
分阶段训练：先冻结所有层，训练新添加的层，然后解冻部分层进行微调，最后解冻所有层进行微调。这种方法可以逐步调整模型，避免过拟合。

25.4 注意事项

学习率调整：在微调过程中，对于新添加的层和解冻的层，建议使用不同的学习率。新添加的层可以使用较高的学习率，而解冻的层可以使用较低的学习率，以避免破坏预训练模型的特征。
数据预处理：确保输入数据的格式和预训练模型的输入要求一致，包括图像大小、归一化参数等。
数据增强：通过使用数据增强技术（如随机裁剪、翻转、旋转等），可以进一步提高模型的泛化能力，使其更好地适应目标任务。
硬件资源：预训练模型通常较大，需要足够的内存和计算资源。如果资源有限，可以考虑使用轻量级模型，如 MobileNet 或 EfficientNet。