我们不是设置了前面所有层的requires_grad为False吗,为什么它们还会进行梯度更新呢?
时间: 2024-04-12 16:29:46 浏览: 15
非常抱歉,我之前的回答有误。当我们将前面所有层的`requires_grad`设置为False时,它们确实不应该进行梯度更新。请允许我进行更正。
在迁移学习中,我们通常会冻结预训练模型的所有层,只更新最后一层或几层的参数。为了确保只更新最后一层的参数,我们需要设置前面所有层的`requires_grad`为False,以防止它们进行梯度更新。
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)
# 解冻最后一层的参数
for param in pretrained_model.fc.parameters():
param.requires_grad = True
# 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,我们首先加载了一个预训练的ResNet-18模型,并将所有参数的`requires_grad`设置为False。然后,我们替换了模型的最后一层全连接层,并将最后一层参数的`requires_grad`设置为True。这样,只有最后一层的参数会参与梯度更新,而其他层的参数将保持不变。这样就实现了迁移学习中只更新最后一层参数的目标。非常抱歉之前给您带来的困扰。