Bert冻结模型参数

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#bert #人工智能 #深度学习

于 2022-08-23 14:08:28 首次发布
在处理大数据集时，Bert模型的训练过程可能会非常缓慢。为提高效率，一种常见策略是冻结Bert模型的前几层，只让后四层参数参与训练。这种方法能有效减少计算资源的需求，同时保持模型的部分学习能力。


大数据量情况下，Bert训练过慢，可以冻结部分模型参数，通常可以保留bert的后四层参数参与训练

参考

茉莉_Molly
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或者在 model.named_parameters() 中冻结一部分。调用 hugging face 的预训练模型FT时是。
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由于bert模型具有12层，参数量达一亿，bert模型做微调有的时候就需要只训练部分参数，那么就需要把其他的参数冻结掉，固定住，又能微调bert模型，还能提高模型训练的效率。这个就需要用到parameter的requires_grad的属性，来冻结和放开参数。 首先我们看看bert模型的具体参数有那些： bert.embeddings.word_embeddings.weight torch.Size([21128, 768]) bert.embeddings.position_embeddings.wei
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   【这段跟你没关系的话，直接跳到后面简单举例看】  ????有时候，我们加载一些预训练模型可能不想更新其中的某些参数，如在bert预训练模型中，我加载了 ‘bert-base-uncased’ 预训练模型（其是为下游任务提供特征提取的模型），但是这里用的是BertForSequenceClassification类去加载的话，它会在’bert-base-uncased’ 模型基础上加个分类层。假若我们不想fine-tune这个bert层，只想更新分类层，那就需要冻结bert层。 model = Bert
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