torch 迁移学习 固定指定部分权重

最新推荐文章于 2024-07-13 14:57:04 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-13 14:57:04 发布 · 409 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#迁移学习 #深度学习 #人工智能

文章讲述了在迁移学习中如何控制模型的训练过程，特别是如何通过设置`requires_grad`属性来决定模型的哪些部分参与训练。以ResNet18为例，展示了如何遍历模型的子模块，将前6层及第6层的第一个子模块的权重固定，使其不参与训练。这通常在使用预训练模型并微调特定部分时进行。

在迁移学习中，如果想只训练其中一部分，那么需要固定指定部分的权重。
模型中，通过指定参数的requires_grad来确定是否需要训练。
指定requires_grad为True时，参与训练，否则不参与训练。

现在需要知道模型中都有哪些module, 挑选出参与 / 不参与训练的部分，设置requires_grad即可。

通过model.children()获得child模块，再通过child.parameters()获得参数param,
通过param.requires_grad来设置。

以resnet18为例，先看看都有哪些模块。

child_counter = 0
for child in model.children():
    print(" child", child_counter
最低0.47元/天 解锁文章
如何在 PyTorch 中冻结模型权重以进行迁移学习：分步教程
gongdiwudu的专栏
10-10 6604
迁移学习是一种机器学习技术，其中预先训练的模型适用于新的但类似的问题。迁移学习的关键步骤之一是能够冻结预训练模型的层，以便在训练期间仅更新网络的某些部分。当您想要保留预训练模型已经学习的特征时，冻结至关重要。在本教程中，我们将使用一个简单的示例来演示在 PyTorch 中冻结权重以进行迁移学习的过程。
PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习
盼小辉丶的博客
09-11 8731
迁移学习通过利用相关任务或领域的知识，帮助解决新任务或领域中的学习挑战，可以提高模型的泛化能力、加速模型训练，并在实际应用中取得良好的效果。在图像分类、目标检测、机器翻译等任务中，迁移学习已经展现出巨大的应用价值。在本节中，介绍了迁移学习的基本概念，并使用 PyTorch 构建了迁移学习模型，利用预训练模型 VGG 加速学习过程并提高性能。
使用torch进行迁移学习
liuyishou
08-14 1602
文章目录1 前言2 process2.1 加载resnet18模型2.2 加载cifar10数据集2.3 冻结并改网络2.4 训练并测试3 源代码附录 1 前言 什么叫迁移学习？迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型（预训练模型）参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。大白话：你学过了英文（预训练模型），之后你想学法文（新模型），在学习过程中，你会利用英文的基础，来帮助自己理解法文。That is Transfer Learning .更专业的表述可以参考迁移学习与域自适
【pytorch】固定模型部分权重进行训练
rocking_struggling的博客
06-21 1601
在深度学习领域，经常需要使用其他人已训练好的模型进行改进或微调，这个时候我们会加载已有的预训练模型文件的参数，如果网络结构不变，希望使用新数据微调部分网络参数。这时我们则需要冻结部分参数，禁止其更新。
迁移学习_pytorch简单实战
xu_fu_yong的专栏
06-27 753
迁移学习_pytorch实战 想学习一下迁移学习，则将使用预先训练的网络，来构建用于疟疾检测的图像分类器，这个分类器只需要将得到的数据，分为“感染”“未感染”两类。 我们将要用到的图像数据集可以在这里下载
torch教程——迁移学习
weixin_42708161的博客
01-15 814
简单来说，迁移学习就是把一个领域学到的知识，应用到另一个领域。 举例来说，如果我们的任务是图片分类问题，假设分成10类。那么随机的正确率是10%，某个神经网咯经过一定的训练，正确率达到了20%（这比随机的效果好一些），我们就说该神经网络学到了知识！ 事实上，我们在生活中也常常应用迁移学习的知识。比如还在上中学的时候，我们会根据当前的处境推断大学生的生活，中学生和大学生都会写作业，都会学习新知识……。也许会有推断错误的地方，但这总比一无所知好。 微调 初始化神经网络时，可以随机初始化，即从头开始训练，也可以用
pytorch---之固定某些层权重再训练
zxyhhjs2017的博客
03-09 4616
1.children()这个方法，就是将网络中的模块化，可以自己动手试试看 2.然后prameters就是每一个模块里面的参数，或者是所有网络的参数都可以，相当于对一个模块或者所有网络里的参数requires_grad都设置为false,相当于这些模块里的参数都不再反传梯度了 3.再在优化器这里加一点东西，如下所示： optimizer = torch.optim.RMSprop(fi...
迁移学习-如何使用预训练权重，冻结部分层权重训练
kuabiku的博客
09-05 5727
迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，我们就可以利用以前的学习成果。
Pytorch迁移学习加载部分预训练权重
热门推荐
冬泉谷
03-16 1万+
迁移学习在图像分类领域非常常见，利用在超大数据集上训练得到的网络权重，迁移到自己的数据上进行训练可以节约大量的训练时间，降低欠拟合/过拟合的风险。 如果用原生网络进行迁移学习非常简单，其核心是 model.load_state_dict() 以Pytorch中官方提供的Resnet加载预训练权重的代码为例： model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3]...
PyTorch项目应用实例(八)固定权重|顺序训练网络
祥瑞的技术博客
05-28 3499
背景：需要将模型分层训练，不能同时训练。即固定一部分权重训练另一部分。 目录 一、多输出网络 1.1 heads多输出 1.2 最终的输出 二、loss更新网络的方法 2.1 loss位置 2.2 criterion定义 2.3 optimizer定义 2.4 定义顺序汇总 三、更改相应代码 3.1 定义需要优化的参数 3.2 更改学习率 3.3 网络loss及结构 一...
Pytorch迁移学习
Blankit1的博客
06-05 1633
参考 一、定义 迁移学习是在A问题上训练好的模型，应用到B问题上。 比较严格的定义： 迁移学习定义如下，给定了源域（source domain）和源任务（source task）、目标域（target domain）和目标任务（target task），利用源域在解决任务中获得一些知识来提升目标任务的这样一种算法。其中源域与目标域不相等或者源任务与目标任务不相同。 而这里域的不同可以分解为两个方...
使用pytorch进行迁移学习
Jason__sz的博客
02-01 1047
说明：本篇文章整理Transfer Learning tutorial上的知识点；关于迁移学习，请移步：cs231n notes 简要说明为何需要迁移学习：  在实际中，我们很少会训练一整个卷积神经网络（所有的参数从随机初始值开始训练），因为我们很难找到足够大的数据集。实际上，我们会用一个非常大的数据集（如ImageNet）来预训练一个卷积神经网络，然后使用这个神经网络来作为初始化
基于 PyTorch 的迁移学习介绍 （图像分类实战演示）
Henry的博客
07-10 2021
要了解有关我们模型的更多信息，让我们使用 torchinfo 的summary() 方法。为此，我们将传入：model - 我们想要获得摘要的模型。input_size - 我们想要传递给模型的数据的形状，对于 effectivenet_b0 的情况，输入大小为 (batch_size, 3, 224, 224)，尽管 effectivenet_bX 的其他变体具有不同的输入大小。
【深度学习 pytorch】迁移学习 (迁移ResNet18)
开心星人的博客
07-13 1150
李宏毅深度学习笔记《深度学习原理Pytorch实战》
【Pytorch】迁移学习(Transfer Learning)
m0_51941269的博客
12-09 2688
什么是迁移学习，常见迁移学习方式，例子
【PyTorch框架】 迁移学习 & 模型微调
闪闪发光的博客
04-17 5514
模型微调
torch学习 (三十四)：迁移学习之微调
因吉的博客
07-19 3524
场景：从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。方案1： 找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1000张不同角度的图像，并训练模型。缺点： 数据集看似庞大，样本类型和数据集仍不足；适用于更大规模数据集的模型，可能会在该数据集上过拟合。方案2： 收集更多的数据。缺点： 收集和标注的成本巨大。方案3： 应用迁移学习 (transfer learning)：将从源数据集学到的知
(附代码)详解使用Pytorch和预训练数据(pretrained)进行迁移学习(Transfer Learning)
一起学习 | Study Together
02-21 1万+
迁移学习代码，Pytorch，使用Python的真实项目中利用转移学习的所有知识.使用pytorch和预训练数据进行迁移学习——附案例详解.Deep Learning for Everyone: Master the Powerful Art of Transfer Learning using PyTorch
pytorch迁移学习载入部分权重
qq_51570094的博客
09-05 2961
使用官方预训练权重，这样的权重包含的信息量大且全面，可以适配一些小数据的任务，即小数据在使用迁移学习后仍然能够保持良好的性能，避免的小数据带来的数据不足，模型训练不充分的问题。载入自己的训练的权重在模型测试和继续训练时使用较多，模型测试载入权重就不说了，继续训练是指假设设置epoch为500，训练接受后，发现模型仍然没有收敛，那么你就可以载入epoch为500时的训练权重，再训练500的epoch，这样你对模型就总共训练了1000个epoch，而不需要在发现模型未收敛时，又重头去训练1000个epoch。
固定预训练权重的迁移学习是固定所有参数吗
最新发布
05-08
嗯，用户的问题是关于迁移学习中固定预训练权重是否需要固定所有参数，以及如何进行部分参数微调。首先，我需要回忆一下迁移学习的基本概念。迁移学习通常包括使用预训练模型，然后根据新任务调整模型。用户提到的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

蓝羽飞鸟

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值