pytorch 冻结参数
时间: 2023-09-12 09:09:15 浏览: 59
PyTorch中的CrossEntropyLoss函数有两个参数:weight和ignore_index。
weight参数是一个1D张量,用于为每个类别指定权重。如果不需要权重,则可以将其设置为None。
ignore_index参数是一个整数,用于指定忽略的类别。如果不需要忽略,则可以将其设置为None。
相关问题
pytorch冻结一部分参数
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
```
pytorch冻结bn
在PyTorch中,冻结Batch Normalization(BN)层的常见做法是将其设置为eval模式,并将其track_running_stats属性设置为False。这样做可以防止BN层参与训练过程中的梯度更新。以下是几种常见的冻结BN层的方法:
方法一:
在加载预训练模型时,需要使用以下代码来冻结BN层:
```python
def freeze_bn(m):
classname = m.__class__.__name__
if classname.find('BatchNorm') != -1:
m.eval()
model.apply(freeze_bn)
```
这段代码会将模型中所有的BN层设置为eval模式,从而冻结它们的参数。
方法二:
如果在自己定义的模型中需要冻结特征提取层(pretrain layer)的BN层,可以按如下方式修改train函数:
```python
def train(self, mode=True):
super(fintuneNet, self).train(mode)
if self.args.freeze_bn and mode==True:
self.branch_cnn.apply(self.fix_bn)
return self
def fix_bn(self, m):
classname = m.__class__.__name__
if classname.find('BatchNorm') != -1:
m.eval()
m.track_running_stats = False
for name, p in m.named_parameters():
p.requires_grad = False
```
这段代码会将模型中特征提取层的BN层设置为eval模式,并将其track_running_stats属性设置为False,同时将参数的requires_grad属性设置为False,从而冻结这些层的参数。
另外,可以阅读一篇名为"Pytorch BN(BatchNormal)计算过程与源码分析和train与eval的区别"的文章,该文章对PyTorch中BN层的计算过程以及train和eval模式的区别进行了详细分析。
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