def freeze(self): for layer in self.layers: for param in layer.parameters(): param.requires_grad = False
时间: 2024-02-14 21:21:41 浏览: 202
这是一个神经网络的冻结函数,其中 self 代表类本身。冻结是指在训练神经网络时,固定某些层或参数不参与梯度更新,以避免它们对模型的输出产生影响,通常用于微调预训练模型或防止过拟合。
在这个函数中,通过遍历神经网络的每一层和每个参数,将它们的 `requires_grad` 属性设置为 False,从而使得它们在训练时不会被更新。需要注意的是,这个函数只是将神经网络的参数冻结,并不会改变神经网络的结构,因此在调用该函数之后,仍然可以通过调用 `backward()` 函数计算梯度,但是由于参数被冻结,这些梯度不会对参数产生影响。
相关问题
def _freeze_stages(self): if self.frozen_stages >= 0: self.patch_embed.eval() for param in self.patch_embed.parameters(): param.requires_grad = False if self.frozen_stages >= 1: self.pos_drop.eval() for i in range(0, self.frozen_stages): m = self.layers[i] m.eval() for param in m.parameters(): param.requires_grad = False
这段代码是一个私有方法,用于冻结模型的不同阶段。在深度学习训练过程中,有时我们需要冻结模型的某一部分,从而只更新模型的另一部分。这可以加速训练,并且可以防止某些模型层被过度调整。这段代码的作用是根据指定的冻结阶段,冻结相应的模型层和参数。
具体来说,这段代码首先检查冻结的阶段数是否大于等于0,如果是,则将 patch_embed 层的参数设置为不可训练。接着,如果冻结阶段数大于等于1,则将 pos_drop 层和前 frozen_stages 个 transformer 层的参数都设置为不可训练。最后,整个模型的参数都被设置为不可训练,即不会更新。
阅读全文