Pytorch固定部分参数(层)进行训练

本文介绍了在PyTorch中如何固定网络部分参数进行训练。可以通过设置`requires_grad`或`volatile`参数来实现。推荐使用`requires_grad=False`在训练过程中固定子模块,例如在加载预训练模型后添加新层时。`volatile=True`主要用于推理过程,减少内存消耗,不保存中间状态。

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), requires_grad=False)

注意:Variable中requires_grad的默认值为False,但是Module中的层在定义时,相关的Variable中的requires_grad默认都是True。在计算图中,如果有一个输入的requires_grad是True,那么输出的requires_grad也是True。所以为了更方便的进行参数固定,建议使用Method 2 。

Method 2:网络模型中设置。在训练中想要固定网络的底层,可以令这部分网络对应的子图的参数requires_grad为False。这样在反向传播的过程中就不会计算这些参数对应的梯度。需要在nn.Module中直接插入如下语句:

for p in self.parameters():
    p.requires_grad=False

 

For example 1: 在加载预训练模型后,在原来的基础上添加一部分的网络,这样可以固定原来的参数,然后只训练添加的这部分网络,结束后再全部训练。

class RESNET_attention(nn.Module):
    def __init__(self, model, pretrained):
        super(RESNET_attetnion, self).__init__()
        self.resnet = model(pretrained)
        for p in self.parameters(
在使用PyTorch进行训练时,我们可以通过多种方式来固定某一参数,以确保它们在反向传播过程中不会被更新。 一种常见的方法是通过将参数的`requires_grad`属性设置为False来固定参数。`requires_grad`是一个布尔值,默认为True,它指示是否计算梯度。当我们将其设置为False时,即可固定参数。例如,假设我们要固定模型的第二,可以使用以下代码: ``` import torch import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(10, 20) self.layer2 = nn.Linear(20, 30) self.layer3 = nn.Linear(30, 40) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) return x model = MyModel() model.layer2.requires_grad = False # 在训练过程中,只有模型中非固定参数会更新 ``` 在这个例子中,我们将模型的第二的`requires_grad`属性设置为False,这样在训练过程中,只有模型中没有被固定参数会更新。 除了通过设置`requires_grad`属性来固定参数外,我们还可以选择性地为不同的参数组设置不同的学习率或优化器。例如,我们可以将固定参数放入一个单独的参数组,并将其学习率设置为零,以确保固定参数不会被更新。 总的来说,通过设置`requires_grad`属性或选择性地设置学习率和优化器,我们可以在训练过程中灵活地固定某一参数,以满足不同的需求。
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