【PyTorch】冻结网络参数

方法一

• 将需要固定的那部分参数的requires_grad置为False.
• 在优化器中加入filter根据requires_grad进行过滤.

# requires_grad置为False
for p in net.XXX.parameters():
    p.requires_grad = False

# filter
optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3)

方法二

这种方式只需要在网络定义中的forward方法中，将需要冻结的层放在 torch.no_grad()下，强力推这种方式。

class xxnet(nn.Module):
    def __init__():
        ....
        self.layer1 = xx
        self.layer2 = xx
        self.fc = xx

    def forward(self.x):
        with torch.no_grad():
            x = self.layer1(x)
            x = self.layer2(x)
        x = self.fc(x)
        return x

参考

pytorch 冻结参数_Jasminexjf的博客-优快云博客_pytorch 冻结参数

PyTorch冻结网络参数_点PY的博客-优快云博客_pytorch 冻结参数