pytorch在load_state_dict后如何冻结部分权重
时间: 2023-10-30 21:10:05 浏览: 73
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:
```python
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_model.pt'))
```
2. 冻结需要冻结的层:
```python
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:
```python
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:
```python
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。
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