pytorch冻结部分参数训练另一部分

最新推荐文章于 2024-10-30 17:00:20 发布
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分类专栏： Pytorch
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冻结参数仅需两行代码

 for param in net.parameters():
        param.requires_grad = False

另外一个小技巧就是在nn.Module里冻结参数，这样前面的参数就是False，而后面的不变。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self
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【pytorch】冻结网络踩坑
qq_42785704的博客
03-03 2183
普通conv和fc层的冻结方式： # 冻结参数 for i, p in enumerate(self.model.parameters()): if i <= 66: p.requires_grad = False # 验证一下是否成功冻结参数 for k, v in self.model.named_parameters(): print("k:{} v:{} ".format(k, v.requires_grad)) 注意：model.par
Pytorch载入部分参数并冻结
Onwaier的博客
02-28 5831
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Pytorch——训练时，冻结网络部分参数的方法
Williamcsj的博客
04-17 3248
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进阶】Pytorch冻结部分层的参数
sxl的博客
02-08 538
在读代码时遇到了上述的情景，记录一下作用。上述代码的作用主要是用来在训练中冻结神经网络中的一些层。其中，self.parameters是存储神经网络中间产数矩阵的变量，lambda是函数，filter是过滤函数。filter()函数接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
pytorch如何精确冻结某一层的参数？
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08-09 1687
   【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
【pytorch】固定(freeze)住部分网络
JNing
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在PyTorch中如何冻结卷积核的部分参数？
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冻结是指在训练过程中，阻止模型的一部分参数进行更新。在深度学习中，我们经常使用预训练模型作为初始权重，然后仅对特定层进行微调。例如，在图像分类任务中，由于底层特征（如边缘检测）通常具有通用性，因此我们倾向于保留这些层的权重，并只对顶层进行微调。这就是为什么我们需要冻结某些层的原因。
pytorch如何冻结某层参数的实现
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在深度学习领域，特别是在迁移学习中，我们经常需要冻结模型的一...希望这个解释对理解和使用 PyTorch 冻结参数有所帮助。在实际应用中，可以根据具体需求调整代码，例如冻结多个层或根据不同的条件决定是否更新参数。
pytorch 更新部分参数（冻结参数）注意事项
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实验的pytorch版本1.2.0 在训练过程中可能需要固定一部分模型的参数，只更新另一部分参数。有两种思路实现这个目标，一个是设置不要更新参数的网络层为false，另一个就是在定义优化器时只传入要更新的参数。当然最优的做法是，优化器中只传入requires_grad=True的参数，这样占用的内存会更小一点，效率也会更高。 一、设置参数为false import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的网络
pytorch权重加载以及冻结部分权重设置
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在PyTorch中，冻结一部分参数是指在训练过程中保持这些参数的梯度不更新，即不对它们进行反向传播和优化。这在迁移学习和模型微调中非常常见，可以通过以下几种方式实现： 1. 设置`requires_grad`属性：可以通过将参数的`requires_grad`属性设置为`False`来冻结参数。例如，如果有一个模型的参数列表`model.parameters()`，可以使用以下代码冻结其中的一部分参数： ```python for param in model.parameters(): param.requires_grad = False ``` 2. 选择性优化：在优化器中选择性地传递需要优化的参数。可以通过将需要优化的参数传递给优化器的`params`参数来实现。例如，如果有一个模型的参数列表`model.parameters()`，可以使用以下代码只优化其中的一部分参数： ```python optimizer = torch.optim.SGD([ {'params': model.fc.parameters()}, # 只优化全连接层的参数 {'params': model.conv.parameters(), 'lr': 1e-4} # 可以设置不同的学习率 ], lr=1e-3) ``` 3. 冻结指定层：如果要冻结模型中的特定层，可以通过将这些层的参数设置为不可训练来实现。例如，如果要冻结模型的第一层卷积层，可以使用以下代码： ```python model.conv1.weight.requires_grad = False model.conv1.bias.requires_grad = False ```
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