pytorch如何冻结某层参数的实现

daniumiqi 2021-03-17

栏目: 类库 ·

来源: daniumiqi

作者:daniumiqi

简介  这篇文章主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现以及相关的经验技巧,文章约1588字,浏览量285,点赞数9,值得推荐!

这篇文章主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现如下:

class Model(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(Transfer_model, self).__init__()
  self.linear1 = nn.Linear(20, 50)
  self.linear2 = nn.Linear(50, 20)
  self.linear3 = nn.Linear(20, 2)

 def forward(self, x):
 pass

  

假如我们想要冻结linear1层,需要做如下操作:

model = Model()
# 这里是一般情况,共享层往往不止一层,所以做一个for循环
for para in model.linear1.parameters():
 para.requires_grad = False
# 假如真的只有一层也可以这样操作:
# model.linear1.weight.requires_grad = False

  

 最后我们需要将需要优化的参数传入优化器,不需要传入的参数过滤掉,所以要用到filter()函数。

optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.1)

  

其它的博客中都没有讲解filter()函数的作用,在这里我简单讲一下有助于更好的理解。

filter(function, iterable)

  • function: 判断函数
  • iterable: 可迭代对象

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。

该接收两个参数,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,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter()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。

 


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 原文地址:https://www.cnblogs.com/daniumiqi/p/12175468.html

相关文章

Object.freeze(); 方法冻结一个对象。(示例代码)

pytorch 的 sum 和 softmax 方法 dim 参数的使用

[PyTorch]PyTorch中模型的参数初始化的几种方法(转)

目标检测SSD模型pytorch版的权重参数

pytorch 参数初始化(示例代码)

PyTorch参数模型转换为PT模型

pytorch 参数注册问题(示例代码)

Pytorch查看网络参数和网络内变量名称