param.requires_grad = True

时间: 2024-05-18 16:18:03 浏览: 115
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Pytorch训练过程中改变模型参数 requires_grad 属性

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这段代码的作用是设置一个变量的梯度追踪为True。在神经网络的训练过程中，梯度追踪是非常重要的。默认情况下，PyTorch会自动追踪所有的变量的梯度信息，但有时我们可能希望禁止某些变量的梯度追踪，或者重新启用某些禁用的变量的梯度追踪。通过将requires_grad属性设置为True，可以启用变量的梯度追踪。这样，在反向传播过程中，PyTorch将会自动计算该变量相对于损失函数的梯度，并更新该变量的值。
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param.requires_grad = True 这里的condition可以根据具体需求设定，比如基于参数名称、层级等进行判断。 此外，如果你的模型包含多个子模块，可以使用model.children()来遍历这些子模块，并进一步对它们...
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param.requires_grad = True 4. **模型训练** - **定义损失函数和优化器**： python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=...

param.requires_grad = requires_grad

param.requires_grad就是用来改变特定参数param的requires_grad状态。例如： python # 创建一个新的Tensor并默认要求跟踪梯度 weight = torch.randn(5, 5, requires_grad=True) # 后续可以随时修改某个...

param.requires_grad

param.requires_grad 是 PyTorch 中 Tensor 的一个属性，用于指定该 Tensor 是否需要进行梯度计算。如果设置为 True，则在反向传播过程中，该 Tensor 的梯度将被自动计算；如果设置为 False，则该 Tensor 的梯度将...

for param in self.xlnet.parameters(): param.requires_grad = True

这段代码的作用是将XLNet模型中所有参数的requires_grad属性设置为True，以便在模型训练过程中对它们进行梯度更新。requires_grad属性是一个布尔值，表示是否需要计算参数的梯度。如果将其设置为True，则...

应该在哪里设置requires_grad=True呢？

param.requires_grad = True # 之后可以进行微调并训练模型 请注意，具体设置的代码可能因您使用的框架和模型而有所不同。您需要根据您的模型结构和命名约定进行相应的调整。 希望这能回答您的问题！如有...

pytorch会保存param.requires_grad = false的参数吗

在PyTorch中，只有具有requires_grad=True标志的参数才会被保存到模型的状态字典中。如果参数的requires_grad=False，它将不会被保存到状态字典中。 要保存requires_grad=False的参数，可以使用torch.save()和...

class MyBertModel(nn.Module): def __init__(self, config): super(MyBertModel, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(config.bert_path) for param in self.bert.parameters(): param.requires_grad = True self.fc = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_classes) def forward(self, x): context = x[0] # 输入的句子 mask = x[2] # 对padding部分进行mask，和句子一个size，padding部分用0表示，如：[1, 1, 1, 1, 0, 0] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) out = self.fc(pooled) return out

这是一个 PyTorch 的模型类，名为 MyBertModel，继承自 nn.Module。这个模型使用了预训练的 BERT 模型，通过 BertModel.from_pretrained(config.bert_path) 加载预训练模型。然后，使用一个全连接层 nn....

class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思

这是一个 PyTorch 模型定义，定义了一个叫做 BCNN 的类，继承自 nn.Module。该模型使用了预训练的 VGG16 网络，去除了最后一层全连接层，将其余层保存在 self.features 中。接着定义了一个全连接层 self.fc，输入为 ...

import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, net.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction=...

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)

- for param in model.parameters(): param.requires_grad = False：将模型中所有参数的梯度计算设置为不可求导，即冻结参数。这个操作可能是为了在微调过程中只更新新添加的全连接层的参数。 4. 修改模型的全...

解释一下冒号后面的代码： if allow_nograd: # Compute relevant gradients diff_params = [p for p in self.module.parameters() if p.requires_grad] grad_params = grad(loss, diff_params, retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) gradients = [] grad_counter = 0 # Handles gradients for non-differentiable parameters for param in self.module.parameters(): if param.requires_grad: gradient = grad_params[grad_counter] grad_counter += 1 else: gradient = None gradients.append(gradient) else: try: gradients = grad(loss, self.module.parameters(), retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) except RuntimeError: traceback.print_exc() print('learn2learn: Maybe try with allow_nograd=True and/or allow_unused=True ?')

具体来说，diff_params 是指那些设置了 requires_grad=True 的参数，grad_params 是指计算出的梯度值。在处理不可微参数时，由于这些参数不参与梯度计算，因此将其对应的梯度设置为 None。 如果 allow_nograd 参数...

params = [W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q] for param in params: param.requires_grad_(True)

在这段代码中，对于 params 中的每个参数，都通过调用 requires_grad_() 方法将其 requires_grad 属性设置为 True，从而告诉 PyTorch 需要对该参数进行梯度计算。这通常用于定义一个需要训练的神经网络模型。

解释此代码import torch import random def data_iter(batch_size,features,labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) random.shuffle(indices) for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices] w = torch.normal(0,0.01,size=(p,1),requires_grad=True) b = torch.zeros(1,requires_grad=True) for epoch in range(num_epochs): for X,y in data_iter(batch_size,features,labels): y_hat = X @ w + b loss = ((y_hat-y)**2/2).mean() loss.backward() for param in [w,b]: param -= learning_rate * param.grad param.grad.zero_()

requires_grad=True表示需要计算梯度。 4. 训练过程：使用两个嵌套的循环进行训练。外层循环控制迭代次数，由变量num_epochs决定。内层循环通过调用data_iter函数来获取一个批次的特征X和标签y。 5. 前向传播：...

nn.BatchNorm2d requires_grad

如果requires_grad为True，则该层的参数将参与梯度计算和反向传播，并进行参数更新。如果requires_grad为False，则该层的参数将被固定，不参与梯度计算和参数更新。 引用中提到了nn.BatchNorm2D是PaddlePaddle库中...
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param.requires_grad = True optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9) **全局微调** 若需全局微调，但希望不同层有不同的学习率，可以创建一个包含不同学习率参数组的optimizer...
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param.requires_grad = True 3. **修改输出层**：根据特定任务的需求，可能需要修改模型的输出层，以便与目标分类数量相匹配。 python num_classes = 10 # 假设有 10 个类别 model.fc = torch.nn....
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param.requires_grad = True 通过这种方法，你可以确保只有指定的参数在训练过程中被更新，这有助于避免过拟合，尤其是在资源有限的情况下。 总的来说，理解并有效地管理PyTorch中的可训练参数是构建和训练...
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