rnn网络微调示例代码
时间: 2024-06-15 10:09:57 浏览: 13
当涉及到RNN网络的微调时,一个常见的示例是使用预训练的RNN模型,并在特定任务上进行微调。以下是一个简单的RNN网络微调示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义预训练的RNN模型
pretrained_model = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers)
# 冻结预训练模型的参数
for param in pretrained_model.parameters():
param.requires_grad = False
# 修改预训练模型的最后一层(全连接层)以适应特定任务
pretrained_model.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(pretrained_model.fc.parameters(), lr=learning_rate)
# 微调过程
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in dataloader:
# 前向传播
outputs = pretrained_model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 保存微调后的模型
torch.save(pretrained_model.state_dict(), 'fine_tuned_rnn.pth')
```
这个示例代码假设你已经有一个预训练的RNN模型,并且你想要在特定任务上进行微调。你需要根据你的具体情况修改输入大小(input_size)、隐藏层大小(hidden_size)、层数(num_layers)、类别数量(num_classes)、学习率(learning_rate)等参数。