【Pytorch进阶】Pytorch冻结部分层的参数

最新推荐文章于 2024-10-14 04:51:42 发布
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分类专栏： Pytorch学习 文章标签： pytorch 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfhsfdhdfajhsr/article/details/128929378
这段代码定义了一个optimizer，使用Adam优化器并指定学习率lr，同时设置amsgrad为True。filter函数被用来选取需要进行梯度更新（requires_grad=True）的神经网络参数，这些参数将参与反向传播过程，而requires_grad=False的层则在训练过程中被冻结不更新。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 作用

optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters()), lr=lr, amsgrad=True)
# 
filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())

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。

即该函数将requires_grad = True的参数传入优化器进行反向传播，requires_grad = False的则被过滤掉。

2 参考文献

[1]python filter(lambda x: x.requires_grad, parameters)什么意思
[2]Pytorch冻结部分层的参数

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