如何fintune torch 中某些层的参数_tensorflow 只finetune某层参数-优快云博客

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本文介绍了在PyTorch环境下如何在微调深度学习模型时，只训练部分层的参数并设置不同层的学习率。通过提取特定层的权重和梯度，并在训练过程中针对不同层配置独立的学习率，实现对模型的精细化调整。

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在torch7微调网络中某些层的参数

定义训练数据

dataset={};

function dataset:size() return 100 end -- 100 examples
for i=1,dataset:size() do 
  local input = torch.randn(2);     -- normally distributed example in 2d
  local output = torch.Tensor(1);
  if input[1]*input[2]>0 then     -- calculate label for XOR function
    output[1] = -1;
  else
    output[1] = 1
  end
  dataset[i] = {input, output}
end

定义网络以及准则

require 'optim'
require 'nn'
mlp = nn.Sequential();  -- make a multi-layer perceptron
inputs = 2; outputs = 1; HUs = 20; -- parameters
mlp:add(nn.Linear(inputs, HUs))
mlp:add(nn.Tanh())
mlp:add(nn.Linear(HUs, outputs))

criterion = nn.MSECriterion()  
optimState = {
      learningRate =1E-3,
      weightDecay = 0,
      momentum = 0.8, --0.6,
      nesterov = true,
      learningRateDecay = 0,
      dampening = 0.0
    }

冻结其他层仅仅训练某些层的参数进行微调

提取相应层的参数

要想仅仅训练特定层的参数，需要将这些层的weights以及gradients提取出来，送入网络训练，下面举个例子，我需要定义这个函数，该函数返回从start_layer到end_layer层之间所有的权重以及梯度。

function get_flatten_parameters(nets，start_layer,end_layer)
  local weights,gradients = {}, {}