pytorch固定部分参数进行网络训练

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#深度学习 #机器学习 #pytorch

博客主要围绕PyTorch网络参数展开，涉及深度学习和机器学习领域。PyTorch是重要的深度学习框架，网络参数的设置和调整对模型性能有重要影响。
pytorch固定网络参数
qq_40458569的博客
10-22 3019
在微调的时候，特征提取层可能已经收敛不再需要backward更新，这个时候我们需要去固定它的参数，具体有两种方法： 1.requires_grad_(False)，具体代码如下： import torch def init_weights(m): if type(m) == torch.nn.Linear : m.weight.data=torch.ones_like(m.weight) m.bias.data = torch.ones_like(m.bias)
pytorch导入并固定部分参数进行训练
yumao1的专栏
06-18 1153
1、只导入部分参数 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34914551/article/details/87871134 2、固定指定的cans
pytorch 固定部分参数训练的方法
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch 固定部分参数训练的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch固定参数训练
彭伟的博客
03-02 4038
《Pytorch固定参数训练》 记录一下固定训练参数的方法： requires_grad参数设置 1、初始化时指定Variable，如下语句所示： i = Variable(torch.randn(5,5), requires_grad=True) 2、对于自己定义的一些基本网络，Linear等： self.linear = nn.Linear(config.hidden_size * 3, c...
pytorch固定部分网络参数
ohelloolleho的博客
02-12 332
pytorch固定部分网络参数进行训练
Pytorch固定部分参数（层）进行训练
半度微凉的博客
05-16 1万+
网络中所有操作对象都是Varoable对象，而Variable有两个参数可用于固定参数：requires_grad和volatile。 一：requires_grad参数设置 Method 1: 初始化时指定，如下语句所示： x = Variable(torch.randn(2, 3), requires_grad=True) y = Variable(torch.randn(2, 3),...
gamma分布 pytorch_Pytorch固定部分参数(只训练部分层)
weixin_36302350的博客
02-23 660
在迁移学习中我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。完了之后再全部训练微调。在pytorch 固定部分参数训练时需要在优化器中施加过滤。 需要自己过滤optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3)另外，如果是Variabl...
【pytorch】固定(freeze)住部分网络
热门推荐
JNing
09-15 1万+
【pytorch】固定(freeze)住部分网络
pytorch如何训练网络
wacebb的博客
08-15 1270
训练网络的步骤如下： 要载入需要的模块 载入数据-主要就是dataset 和 dataloader 建网络 实例化网络以及损失函数和优化器 训练 保存模型 import torch #导入最基本的包 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #导入优化器的包 import torchvision import torchvision.transforms as tr.
pytorch神经网络训练参数设置
weixin_45569576的博客
08-11 6195
pytorch神经网络训练参数设置 pytorch作为现在特别热的深度学习框架，很多小伙伴想入门pytorch框架，训练过程中，训练参数设置尤为重要，下文主要介绍pytorch模型保存及学习率调整。 keras相关参数截取 我这里先截取一段keras训练参数，供熟练keras框架的学习者参考，便于与pytorch做比对。 logging = TensorBoard(log_dir="logs") reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', fact
pytorch如何冻结某层参数的实现
09-18
主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pytorch固定部分参数进行网络指定层训练
甜度超标的博客
12-29 6967
pytorch固定部分参数进行网络指定层训练训练问题描述实现方法 问题描述 类似迁移学习，将模型权重加载进来之后，固定指定层的参数，进行剩余层的训练，并且固定层的参数不在更新，只更新训练的部分。 实现方法 ...
PyTorch更新部分网络，其他不更新
jinxin521125的博客
11-01 7098
torch.Tensor.detach()的使用 detach()的官方说明如下： Returns a new Tensor, detached from the current graph.     The result will never require gradient. 假设有模型A和模型B，我们需要将A的输出作为B的输入，但训练时我们只训练模型B. 那么可以这样做： input_B...
pytorch 笔记 01 仅训练个别层，且设置不同学习率
weixin_43832073的博客
12-20 488
本人学习交流使用 参考自： https://blog.youkuaiyun.com/qq_19168521/article/details/117200115 https://www.it1352.com/2111804.html import torch import torch.nn as nn class test(nn.Module): def __init__(self): super(test, self).__init__() self.conv1 = nn
pytorch 加载已训练网络的部分层到新网络
qq_36450004的博客
06-05 1346
最近正在学习迁移学习，现在有两个结构一样的网络，一个是已经训练好的网络B，一个是新构建的网络T。现在的目标是将T网络的前 m 层直接使用B网络前 m 层以训练好的参数，同时可以选择在训练T网络时，是否冻结（frozen）B网络的前 m 层。 废话不多说，直接上代码： NumTransfer_layers = 1 # 只迁移前1层 count = 0 for t, b in zip(Tmodel.children(), Bmodel.children()): count += 1 if cou
pytorch 固定部分参数训练
qq_42501075的博客
10-11 879
固定部分参数
Pytorch——训练时，冻结网络部分参数的方法
最新发布
Williamcsj的博客
04-17 3909
要固定训练网络的哪几层，只需要找到这几层参数(parameter)，然后将其 `.requires_grad` 属性设置为 `False` 。然后`修改优化器`，只将不被冻结的层传入。
Pytorch 预训练模型加载、修改网络结构并固定某层参数训练、不同层采用不同的学习率
知识搬运者
08-24 9721
一、Pytorch中state_dict()、named_parameters()、model.parameter()区别 1、model.state_dict()： 是将 layer_name与 layer_param 以键的形式存储为 dict 。包含所有层的名字和参数，所存储的模型参数 tensor 的 require_grad 属性都是 False 。输出的值不包括 require_grad 。在固定某层时不能采用 model.state_dict() 来获取参数设置requ..........
PyTorch 更新模型参数以及并固定该部分参数(一)
赵凯月的博客
05-25 1万+
1. PyTorch 预训练模型 Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。 往往我们需要对 Pre-Trained Model 进行相应的修改，以适应我们的任务。这种情况下，我们可以先输出 Pre-Trained Model 的结构，确定好对哪些层修改，或者添加哪些层，接着，再将其修改即可。 比如，我需要将 ResNet-50 的 Layer 3 后的所有层去掉，在分别连接十个分类器
pytorch怎么固定网络参数
05-10
PyTorch是一个流行的机器学习框架，它允许用户在Python中创建和训练神经网络。在深度学习中，有时需要冻结神经网络的一些层或权重以允许其他层进行学习。这种技术在迁移学习、预训练网络和批标准化中经常使用。PYTORCH中有两种方法可以确定要冻结和解冻的网络层。以下是两种方法的详细解释。 1、方法一：requires_grad属性 在PyTorch中，可以通过设置requires_grad属性为False来固定网络权重。 以下是一个简单的示例： ``` import torch model = torch.models.resnet50(pretrained = True) # 冻结网络的前5个卷积层 for param in model.parameters(): if param.requires_grad and param in model.layer1.parameters(): param.requires_grad = False if param.requires_grad and param in model.layer2.parameters(): param.requires_grad = False if param.requires_grad and param in model.layer3.parameters(): param.requires_grad = False if param.requires_grad and param in model.layer4.parameters(): param.requires_grad = False if param.requires_grad and param in model.avgpool.parameters(): param.requires_grad = False ``` 在这个例子中，我们使用resnet50预训练模型，并冻结前5个卷积层。这是通过迭代模型的参数并设置requires_grad属性来完成的。设置requires_grad属性为False将禁用梯度计算，从而可以固定参数。 2、方法二：requires_grad_()方法 PyTorch还提供了一个方便的方法，可以直接调用requires_grad_()方法来冻结或解冻网络层。该方法将引用一个新的张量，该张量允许用户直接在张量上设置新值。 以下是一个简单的示例： ``` import torch model = torch.models.resnet50(pretrained = True) # 冻结网络的前5个卷积层 for param in model.parameters(): param.requires_grad_(False) if param.requires_grad and param in model.avgpool.parameters(): param.requires_grad_(True) ``` 在这个例子中，我们使用resnet50预训练模型，并冻结前5个卷积层。这是通过使用requires_grad_()方法来完成的。requires_grad_()方法将返回一个新的张量，并设置requires_grad属性为True或False。在这种情况下，我们将requires_grad属性设置为False以冻结前5个卷积层，并将avgpool层的requires_grad属性设置为True以允许其进行训练。 总之，这两种方法都是有效的冻结神经网络层或参数的方法，用户可以根据自己的需要选择其中一种方法，以提高模型的学习效率和准确性。
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