所以我们没有使用detach()进行迁移学习是吗
时间: 2024-04-12 11:29:48 浏览: 22
非常抱歉之前的回答有误,我对此混淆了。
在迁移学习中,我们通常不使用`detach()`方法来实现参数分离。我之前的回答是错误的,对此表示诚挚的道歉。
实际上,在迁移学习中,我们使用`requires_grad`属性来控制参数是否需要进行梯度更新。通过将预训练模型的前面层的`requires_grad`设置为`False`,只有最后一层的参数会被更新,其他层的参数会保持不变。
以下是一个修正后的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 加载预训练模型
pretrained_model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=True)
# 冻结所有前面层的参数
for param in pretrained_model.parameters():
param.requires_grad = False
# 替换最后一层全连接层
pretrained_model.fc = nn.Linear(pretrained_model.fc.in_features, num_classes)
# 创建优化器,只优化最后一层的参数
optimizer = torch.optim.SGD(pretrained_model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
for images, labels in dataloader:
# 前向传播
outputs = pretrained_model(images)
# 计算损失
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播并更新梯度
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
```
在上述修正后的示例中,我们加载了一个预训练的ResNet-18模型,并将所有前面层的`requires_grad`设置为`False`,只有最后一层的参数会被更新。然后,我们替换了模型的最后一层全连接层,并创建了一个只优化最后一层参数的优化器。在训练过程中,我们进行了前向传播、损失计算、反向传播和梯度更新,只有最后一层的参数会被更新,而其他层的参数会保持不变。
再次对之前的错误回答表示诚挚的道歉,谢谢您的理解。
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