pytorch在load_state_dict后如何冻结部分权重

在PyTorch中，冻结某些层的权重意味着在训练期间不更新这些层的参数。为了实现这一点，可以通过将这些层的`requires_grad`属性设置为`False`来实现。

假设你已经加载了一个预训练的模型并想要冻结其中的一些层，可以按照以下步骤操作：

1. 加载预训练模型的权重：

   model.load_state_dict(torch.load('pretrained_model.pt'))

2. 冻结需要冻结的层：

   for param in model.parameters():
       param.requires_grad = False
   
   # 解冻最后一层
   for param in model.last_layer.parameters():
       param.requires_grad = True

3. 创建一个只更新解冻层参数的优化器：

   optimizer = torch.optim.Adam(model.last_layer.parameters(), lr=0.001)

4. 在训练循环中只更新解冻层的参数：

   for inputs, labels in dataloader:
       optimizer.zero_grad()
       outputs = model(inputs)
       loss = criterion(outputs, labels)
       loss.backward()
       optimizer.step()

这样，你的模型的所有权重都被加载了，但只有最后一层的权重被更新。